人工神经网络模型与新安江模型的应用比较

摘要：

新安江模型是我国研制的经典的概念性流域水文模型,其参数往往通过人工试错法进行率定,在洪水的实时预报中需建立误差自回归模型来修正预报值.人工神经网络模型是一种数据驱动模型,它可以通过算法调节权值和偏王值来模拟信息,实现了模型参数的自动率定.在实时预报的应用中,人工神经网络模型可以根据计算误差调节权值和偏置值,反映水文过程的时变性,模型结构显得更加简洁.本文将两种模型应用于潢川流域并作比较.它们的预报结果都达到了作业预报要求.在实际应用中可以根据资料情况选择模型进行洪水预报.

关键词：神经网络、新安江模型、洪水模拟、实时预报

所属期刊栏目：28

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金50479017;淮河流域气象开放研究基金

在线出版日期：2009-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：33-35