两种不同类型的水文模型在贵州典型岩溶地区的应用

摘要：

本文建立了两种不同类型的水文模型以研究岩溶地区特殊的产汇流过程.一种是将人工神经网络应用到岩溶地区,采用成因分析法和自相关分析法确定模型的输入变量,进而建立了Back-propagation(BP)神经网络岩溶水文模型.另一种足根据系统理论方法,建立起概念性岩溶水文模型,并采用遗传算法率定模型参数,进而建立了基于遗传箅法率定参数的慨念性岩溶水文模型.以贵州普定后寨河流为例,将后寨测站不同时段水文资料对这两种模型进行了检验,并分析比较了两种模型在岩溶地区的适用性.研究结果表明,这两种模型均能模拟及预报岩溶地区产汇流过程;按照相对误差RE、互相关系数R和确定性系数QR这3个指标,所建的BP神经网络岩溶水文模型优于基于遗传算法率定参数的慨念性岩溶水文模型.

关键词：岩溶地区、后寨河流域、遗传算法、BP神经网络、岩溶水义模型

所属期刊栏目：45

分类号：P334(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金40725010,40671030

在线出版日期：2009-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：409-415