基于MATLAB工具箱的BP神经网络年径流量预测模型研究——以塔城地区乌拉斯台河为例
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P338.9

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新疆重点学科建设项目 , 新疆生产兵团水利局专项基金


Study on the Forecast Model of Annual Runoff Base on An Annual Runoff Forecasting Model of BP Neural Network Based on MATLAB Toolbox
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    塔城地区独特的地形为西来水汽的输送提供了条件,从而形成了众多中小河流,而中低山带季节性积雪的消融又使河流呈现出春汛汛的特点,使得径流年内分配不均,对塔城地区水资源配置极为不利,开展径流量的预测研究,将为水资源的优化配置提供科学的理论基础.文章以塔城地区乌拉斯台河为例,根据其年径流量(1966-1995年)序列的长期变化特征,利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数,实现BP网络对年径流量的预测研究.从模型的检验来看,所建模型具有较好的适应性和预报精度,并且拟合效果较好,说明这种预测方法有一定的实用性.

    Abstract:

    Particular landform of Tacheng Region allows water vapor from the west, so as to form many medium- and small-sized rivers. The seasonal snow covers the hills. During the snow-melting season in spring, the rivers have the character of spring flood, which makes uneven distribution of annual runoff and results in a disadvantaged allocation of water resources. This paper established an annual runoff model of BP neural network for the Wulasitai River in Tacheng Region, according to the characteristic of the annual runoff changing. The forecasting results show that the model has good adaptability and precision.

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  • 收稿日期:2006-12-16
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