典型下垫面径流系数预测的神经网络方法研究

武晟[1] 解建仓[1] 汪志荣[2] 黄铎[3] 汪雅梅[1]

[1]西安理工大学水资源研究所,西安710048 [2]天津理工大学环境科学与安全工程学院,天津300191 [3]西安理工大学管理学院,西安710048

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. (共3页)

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