应用人工神经网络BP模型预测乌江流域年平均含沙量

摘要：

引入人工神经网络BP模型对流域产沙进行了定量预测.根据石坝子水文站断面以上乌江流域的土壤、地质、地貌在一定时间范围内具有相当稳定的特性,选取植被覆盖率、年降雨量、年平均流量和年汛期径流量共4个代表植被、气候和水流特性的主要因子对流域年平均含沙量进行了建模预测.优化得出的BP网络模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,这为泥沙方面的定量研究提供了一条新的途径,也为石坝子水文站停测泥沙测验项目提供了科学依据.

关键词：人工神经网络BP模型、年平均含沙量、预测、乌江流域

所属期刊栏目：25

分类号：P338+.5(水文科学（水界物理学）)

在线出版日期：2005-12-01（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：6-9