基于BP神经网络的尼尔基水库短期洪水预报研究

摘要：

人工神经网络(ANN)诞生于20世纪40年代,兴起于80年代,以其非线性特性、大量的并行分布结构以及出色的学习和归纳能力,广泛应用于水文各要素的预测分析.本次研究利用ANN中最常见的BP(Back Propagation)神经网络,由上游3个控制站(即柳家屯、库漠屯和科后)的流量,模拟出未来24h的尼尔基入库流量,分析二者的非线性关系以用于水库短期洪水预报.预报方案中各预报要素精度均达甲级水平,可用于实际作业预报.

关键词：BP神经网络、短期、非线性、洪水、尼尔基水库、短期预报

所属期刊栏目：40

分类号：P33(水文科学（水界物理学）)

在线出版日期：2013-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：13-16