基于小波变换和GRNN神经网络的黑河出山径流模型

对黑河山区流域月降水量和气温做Harr小波变换 ,并作为GRNN神经网络的输入 ,对黑河出山径流进行模拟和预测验证 ,效果较好。应用全球变化成果 ,在不同的气候情景下 ,对黑河出山径流进行预测。结果表明 ,黑河出山径流在未来一段时间内 ,径流量会有一定程度的增加 ,最终会减少。但模型对气温反应不敏感。去除气温重构的细节系数后 ,气温也成为一个敏感因素 ,但径流量却随气温的增加而增加。可推断 ,引进Haar小波变换的GRNN神经网络模型可应用于径流量对气温不敏感的流域。