BP神经网络在洪水地区组成随机模拟中的应用.pdfVIP

4 中国农村水利水电·2008年第11期 文章编号：1007—2284(2008)11-0004-04 BP神经网络在洪水地区组成随机模拟中的应用 袁鹏1，邵 骏1，吕孙云2，李秀峰1 (1．四川大学水利水电学院水文水资源T程系，四川成都610065；2．长江水利委员会水文局，湖北武汉430010) 摘要：将BP人工神经网络引入随机模型中建立BP网络模型，将其应用于澜沧江流域中下游的洪水地区组成研 究中。通过模拟澜沧江流域戛旧站和戛旧站与允景洪站区间的日流量过程，进行实例分析和计算，并与传统自回归模型 进行比较。结果表明该模型在澜沧江流域中下游洪水地区组成随机模拟中的精度较高。在研究的同时也发现，由于序 列白噪声可能带来的误差，还需进一步研究如何更加合理的将该模型用于洪水地区组成随机模拟当中，以便能对生产实 践提供更多的选择方案。 关键词：洪水地区组成；BP算法；BP神经网络 中图分类号：P338．2；TV211文献标识码：A ofBPNetwork Modelstothe ofFloodStochasticSimulation Application Time-Sequence Integration YUAN Junl，IE Pen91，SHAOSun—yun2，LIXiu—fen91 ofWaterResourcesand (1．College HydropowerEngineering，SichuanUniversity，Chengdu610065，China； RiverWater 2．HydrologyBureau，Yangtze Committee，Wuban430000，China) Conservancy this Abstract：In a Model，whichamelioratesthetraditionalstochasticmodel paperBack-Propagation(BP)NetworkTime-Sequence withANNfunctions。is modelisusedto theflood ofthemiddleandlower proposed．Thisnewlyproposed analyze spatialpattern reachesofthe Riverandthe resultsarealso withtheteal record．ButhowtO Lantsang historical in- experiment compared compactly thismethodwiththestochasticsimulationoftheflood can acceleratethe ofthe tegrate spatialpatterntremendously developmenthy- industry． drology words：flood network model Key spatialpattern；BP(back-propagation)algorithm；BPtime-sequence 断面受水库凋洪影响后的洪水系列，不必分别考虑复杂的遭遇 0引言