基于BP神经网络的马斯京根模型参数动态估计

被引：9

作者：

陈田庆 ^{[1
,2
]}

解建仓 ^{[1
]}

张刚 ^{[1
]}

贺伟伟 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室

[2] 陕西省地产开发服务总公司

[3] 中交第一公路勘察设计研究院有限公司

来源：

水力发电学报 | 2012年 / 31卷 / 03期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

水文学; 参数估计; BP神经网络; 马斯京根; 动态;

D O I：

暂无

中图分类号：

P338.6 [];

学科分类号：

摘要：

针对平均值法和流量分级法获取马斯京根模型参数导致实时洪水预报精度低的问题,本文提出基于BP神经网络的马斯京根模型参数动态估计方法。提取每场洪水的特征属性作为神经网络的输入,采用优化算法估计的每场洪水的参数作为神经网络的输出,对神经网络进行训练,并将此方法应用于实时洪水预报的参数估计,结果表明,此方法简单可行,精度较高,比较实用。

引用

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页数：8

共 12 条

[1]

实用水文预报方法.[M].王光生等; 编著.中国水利水电出版社.2008,

[2]

水资源系统分析方法及应用.[M].尚松浩编著;.清华大学出版社.2006,

[3]

工程水文学.[M].詹道江;叶守泽编;.中国水利水电出版社.2000,

[4]

水文预报方法.[M].长江水利委员会主编;.水利电力出版社.1993,