XPBK神经网络模型的构建与应用

摘要：

为了较好地模拟流域汇流过程，采用K最近邻算法、Pareto前沿解集法等方法对传统的BP模型进行了改进，然后结合新安江模型的产流模块构建了XPBK模型，以呈村、东湾、阜平3个流域作为研究对象，对各流域进行了模拟。结果表明：①在呈村、东湾和阜平3个流域中，XPBK模型的模拟效果总体上优于新安江模型的；②呈村流域新安江模型和XPBK模型的确定性系数均值均为0．97，东湾流域、阜平流域中XPBK模型的确定性系数均值均大于新安江模型的；③XPBK模型运用于流域模拟是可行的，尤其对湿润地区的模拟精度较高。

关键词：K最近邻算法、Pareto前沿解集法、BP网络、新安江模型、XPBK神经网络模型

分类号：P333(水文科学（水界物理学）)

资助基金：公益性行业气象科研专项GYHY201006037。

在线出版日期：2014-03-29（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：30-32,36