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| 山区流域RBF神经网络洪水预报方法 |
| 金保明李斐斐周传争王伟卢光毅 |
| 福州大学土木工程学院浙江省钱塘江管理局勘测设计院 |
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摘要 建立以高斯核函数为径向基函数的神经网络模型,以崇阳溪山区流域为例进行分析。利用泰森多边形法将流域划分为6个子流域;选取流域1997—2014年中15场洪水过程作为训练样本,以流域内6个雨量站各时段雨量资料和武夷山水文站前期流量过程作为输入,以流域出口断面武夷山水文站相应流量过程作为输出,运用自组织正交最小二乘法确定径向基函数的中心,采用伪逆规则求解其权值,建立RBF神经网络洪水预报模型;利用余下的6场洪水过程对模型进行检验。结果表明:各场次洪水流量过程平均相对误差和洪峰流量相对误差绝大部分在10%以内,确定性系数均大于0.9,预报精度符合要求,可以为防汛部门预测洪水提供依据。
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| 关键词 ：
径向基函数,
神经网络,
洪水预报,
山区流域
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| 基金资助:福建省自然科学基金资助项目(2016J01734)； |
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