流域年均含沙量的人工神经网络模型

被引：26

作者：

彭清娥

刘兴年

曹叔尤

机构：

[1] 四川大学高速水力学国家重点实验室!四川成都

来源：

水利学报 | 2000年 / 11期

关键词：

人工神经网络; BP网络模型,流域; 年均含沙量; 预测;

D O I：

10.13243/j.cnki.slxb.2000.11.013

中图分类号：

TV141 [泥沙性质、泥沙来源];

学科分类号：

摘要：

本文引入人工神经网络BP网络模型对流域产沙进行了定量研究 .针对小流域的土壤、地质、地貌在一定的时间范围内具有相当稳定的特性 ,选取采伐面积、采伐量、降雨量和年均径流量这四个代表植被、气候的主要因子对流域年均含沙量进行了建模预测 .建模结果表明采伐面积、采伐量对流域产沙具有较强的延迟效应 ,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

引用

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