自然资源学报 ›› 2009, Vol. 24 ›› Issue (12): 2169-2177.doi: 10.11849/zrzyxb.2009.12.014

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基于人工神经网络的莺落峡月径流模拟预测

张勃|王海青|张华   

  1. 西北师范大学地理与环境科学学院|兰州 730070
  • 出版日期:2009-12-24 发布日期:2009-12-24

The simulation and predication of monthly runoff in Yingluoxia based on artificial neural network

ZHANG Bo, WANG Hai-qing, ZHANG Hua   

  • Online:2009-12-24 Published:2009-12-24

摘要: 莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站,莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护,水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络,对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期,分别建立BP人工神经网络,通过对径流分类前后的模型进行比较,发现分类后的月径流BP模型的性能显然优于未分类的模型,故此设计了4种不同气候情景,采用分类后的模型对莺落峡2030年的径流量进行了预测。即,在降水量不变、气温增加0.5℃,2030年莺落峡年径流量将增加8.92%;气温增加1℃、降水量不变,年径流量将减少5.414%;气温不变、降水量增加10%,年径流量将增加9.905%;气温增加0.5℃、降水量增加10%,年径流量将增加8.98%。

关键词: BP人工神经网络, 径流模拟和预测, 莺落峡, 月径流量