基于神经网络的年径流预测模型

被引：11

作者：

金菊良

杨晓华

丁晶

机构：

[1] 四川大学水电学院　!四川省成都市

[2] 河海大学!江苏省南京市

[3] 四川大学水电学院!四川省成都市

来源：

人民长江 | 1999年 / S1期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

年径流; 年径流预测; 预测模型; 人工神经网络;

D O I：

10.16232/j.cnki.1001-4179.1999.s1.023

中图分类号：

P338.2 [];

学科分类号：

081501 ;

摘要：

年径流预测过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。人工神经网络具有表达任意非线性映射的特性，在分类、学习和容错方面表现出很好的能力，可以克服常用的如回归分析模型结构更新量大、预报精度低的缺陷。以下着重介绍了ＡＮＮ基本原理和算法，并结合实例说明了应用方法，并且通过建立年径流预测的人工神经网络模型，为年径流预测提供了具有实用价值的基本理论和实施技术。

引用

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