10.3969/j.issn.1000-0852.2010.01.009
基于Gamma Test的非线性降雨径流回归模型研究
Gamma Test是一个与模型无关的数据分析方法,可以解决建立回归模型时面对的模型精度评价、划分率定和验证的数据及模型输入因子选择这三个问题.本文以英国的River Tone流域为例,应用Gamma Test方法分析数据,指导建立双层BP神经网络降雨-径流模型.结果表明,Gamma Test可以指导优化输入因子,精简模型结构,防止过拟合.
Gamma Test、ANN、过拟合、径流模拟、回归模型
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P338+.9(水文科学(水界物理学))
国家自然科学基金50479033;广东省科技计划基金2006B37202001
2010-04-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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