小浪底-花园口区间洪水智能预报方法研究

摘要：

结合实际资料,以改进的神经网络模型检验了小浪底-花园口区间洪水智能预报方法的可行性和精度的可靠性,并对出现个别较大误差的原因进行了分析.研究结果表明,采用遗传算法优化网络初始权重和引入峰值修正系数的改进BP算法进行洪水预报,其模型合理、算法可靠、精度较高.同时,为充分发挥神经网络对复杂系统映射的优势,建议:①加强水文观测力度,获得较为准确的观测资料,包括连续的水位、流量资料,洪峰传播时间以及区间入流等;②在实际应用中直接采用当前洪水数据作为训练样本,以使网络更能反映当前洪水的演进规律,并提高预报精度;③开展误差实时修正的研究,将误差修正方法引入到模型中;④扩大建模范围,建立降雨-径流预报模型,并考虑区间入流情况,以进一步提高网络的预报精度,延长预见期.

关键词：预报精度、人工神经网络、遗传算法、洪水预报、小浪底-花园口区间

所属期刊栏目：27

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划G19990436-01

在线出版日期：2005-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：23-25,41