典型下垫面径流系数预测的神经网络方法研究

摘要：

根据5种典型下垫面的径流系数的实测数据,运用LM(Levenberg-Marquardt)BP算法的神经网络模型,建立了径流系数与影响因素关系间的S型/S型数学模型.用该方法对不同降雨条件下每种下垫面的径流系数进行了预测,并与传统方法进行了比较.结果表明,该模型的预测精度更高.

关键词：神经网络、径流系数、降雨强度、雨水利用

所属期刊栏目：30

分类号：X143;TP389.1(环境地学)

资助基金：国家自然科学基金40271022;国家自然科学基金50279041;国家高技术研究发展计划863计划2005AA113150

在线出版日期：2007-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1-2,5