改进的神经网络模型在水文模拟中的应用

被引：10

作者：

阚光远 ^{[1
]}

李致家 ^{[1
]}

刘志雨 ^{[2
]}

李巧玲 ^{[1
]}

胡友兵 ^{[1
]}

机构：

[1] 河海大学水文水资源学院

[2] 水利部水文局

来源：

河海大学学报(自然科学版) | 2013年 / 41卷 / 04期

关键词：

水文模型; BP神经网络; K-最近邻算法; 新安江模型; NSGA-Ⅱ算法; 呈村流域; 东湾流域; 大阁流域;

D O I：

暂无

中图分类号：

P334.92 [];

学科分类号：

摘要：

将BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法耦合起来,建立BK(BP-KNN)模型,该模型以前期模拟流量和相应影响要素作为BP神经网络的输入,出口断面流量作为网络输出,对产汇流过程进行模拟;采用K-最近邻算法,基于历史样本的模拟误差和相应影响要素对网络输出进行修正,实现了非实时校正模式下的连续模拟。根据BK模型的计算流程将其参数分为3个层次,各层次分别使用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数优选,提高了模拟精度、优化效率和网络泛化能力。分别将新安江模型的产流、产流分水源计算模块与BK模型相耦合,建立XBK(Xinanjiang runoff production-BK)和XSBK(Xinanjiang runoff production and separation-BK)模型,在呈村等3个不同类型的流域应用新安江模型、BK模型、XBK模型和XSBK模型进行模拟精度比较,结果表明改进的模型模拟精度更高,较好地解决了神经网络模型在水文模拟中存在的问题。

引用

页码：294 / 299

页数：6

共 11 条

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