基于径流分类的流域降雨-径流过程动态神经网络建模

摘要：

利用聚类分析，将径流序列分为不同类型的子径流序列，对这些子序列建立神经网络模型，采用Elman动态神经网络对沂沭河流域上游临沂子流域日径流量进行预测分析，通过与不加分类的总体神经网络的模拟结果进行对比分析。确定性系数、相关系数、平均相对误差和平均相对均方根误差4个统计指数及流域径流过程线和次洪误差分析结果都表明：Elman动态神经网络能够对日径流量进行较好模拟，但基于径流分类的降雨-径流模型表现出更优良性能，能较大程度提高径流模拟精度。

关键词：径流分类、聚类分析、Elman神经网络、降雨-径流、局部神经网络、总体神经网络

所属期刊栏目：32

分类号：S273(农田水利)

资助基金：国家公益性行业科研专项;校科研基金项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2012-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：74-80