基于洪水地区组成的门限-人工神经网络洪水预报模型

摘要：

以寸滩站洪水预报为实例,将门限(Threshold)思想引入传统人工神经网络(ANN)洪水预报模型,建立了寸滩站洪水预报的门限-人工神经网络流量预报模型(T-ANN)；同时,将洪水地区组成因素引入到模型中,实现对不同类型洪水的自动识别.检验表明,该模型洪水预报精度高,且各来水类型均能获得较好预报效果.

关键词：洪水预报、门限、人工神经网络、模型、洪水地区组成

所属期刊栏目：38

分类号：TV122.5;P338.1(水利工程基础科学)

资助基金：国家科技支撑计划资金资助项目2008BAB29B09;中国长江电力股份有限公司项目资助240902003;美国能源基金会"中国可持续能源"基金资助项目G-0610-08581

在线出版日期：2012-11-01（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：10-13