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基于人工神经网络的洪涝预报方法研究
引用本文:陈冰廉,王庆国.基于人工神经网络的洪涝预报方法研究[J].广西气象,2006,27(3):1-4.
作者姓名:陈冰廉  王庆国
作者单位:[1]广西师范学院信息技术系,广西南宁530001 [2]南宁市气象局,广西南宁530022
基金项目:广西科技攻关项目(桂科攻0592005-2B,桂科攻0428008-40);广西气象局重点研究项目(桂气科200401)共同资助
摘    要:针对西江流域的洪涝灾害,利用流域的水文参量和气象参量作为自变量,探索基于人工神经网络的洪涝预报方法。以西江流域梧州市1971~2003年超过警戒水位(17.0m)共125次作为研究对象,选取流域的水文参量和气象参量作为预报因子,对数量众多预报因子采用自然正交分解(EOF)方法,浓缩大量因子的有效信息,建立了西江流域梧州洪涝的人工神经网络预报模型。结果表明:所建立的预报模型历史拟合平均绝对百分比误差为2.21%,平均绝对误差为0.43m,预报结果平均绝对百分比误差为2.34%,平均绝对误差为0.45m,预报效果较好,可应用于实际的洪涝预报中。

关 键 词:人工神经网络  EOF  洪涝预报  面雨量
文章编号:1001-5191(2006)03-0001-04
收稿时间:2006-08-02

The Study for the Flooding Forecast Method Based on the Artificial Neural Network
CHEN Bing-lian, WANG Qing-guo.The Study for the Flooding Forecast Method Based on the Artificial Neural Network[J].Journal of Guangxi Meteorology,2006,27(3):1-4.
Authors:CHEN Bing-lian  WANG Qing-guo
Institution:1.IT Department of Guangxi Normal college, Nanning 530001;2. Nanning Meteorological Bureau, Nanning 530022
Abstract:
Keywords:Artificial neural networks  EOF  Flooding forecast  surface rainfall
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