基于Elman动态神经网络的降雨—径流模拟研究
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公益性行业(水文)科研专项(GYHY201001047);江苏省高校自然科学基金项目(13KJB170017);淮河流域气象开放研究基金项目(HRM201205);国家自然科学基金资助项目(41105074)


Application of rainfall-runoff simulation based on Elman recurrent dynamic neural network model
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    摘要:

    采用Elman动态神经网络对沂沭河流域上游临沂子流域日径流量进行模拟。为了更好地检验该网络估测径流的精度,同时采用陆面水文过程模型TOPX进行对比分析。确定性线系数、相关系数、平均相对误差和平均相对均方根误差四个统计指数及流域径流过程。结果表明,Elman动态神经网络能够对日径流量进行较好的模拟,较好地捕捉洪峰流量和出现时间,为降雨径流模拟提供了一种有效可靠的方法。

    Abstract:

    An Elman recurrent neural network model(ENN) is constructed and applied to the daily runoff forecast in the Linyi sub-catchment of upper Yishu river basin in this paper.In order to further evaluate the performance of ENN,land surface hydrological model TOPX is applied as a comparison at the same time in the study region.Based on analysis indexes such as Nash-Sutcliffe coefficient,correlation coefficient,mean relative error and root mean relative square error,the results of daily runoff and flooding processes indicated that ENN presents high accuracy in hydrological simulations on the rainfall-runoff dynamic process,the peak flow and peak occurrence time.It is feasible to take it as a promising and efficient method to simulate the daily runoff.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

邵月红,林炳章,叶金印,刘永和,2014.基于Elman动态神经网络的降雨—径流模拟研究[J].大气科学学报,37(2):223-228. SHAO Yue-hong, LIN Bing-zhang, YE Jin-yin, LIU Yong-he,2014. Application of rainfall-runoff simulation based on Elman recurrent dynamic neural network model[J]. Trans Atmos Sci,37(2):223-228.

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  • 收稿日期:2011-08-09
  • 最后修改日期:2012-02-15
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  • 在线发布日期: 2014-04-26
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