%0 Journal Article
%T 基于人工神经网络的莺落峡月径流模拟预测
%A 张勃
%A 王海青
%A 张华
%J 自然资源学报
%P 2169-2177
%D 2009
%R 10.11849/zrzyxb.2009.12.014
%X ？莺落峡是黑河干流出山口径流量的重要控制站，莺落峡径流量的多少直接影响着该流域经济、社会的发展和生态环境保护，水资源分配和调度的管理和决策。论文基于人工神经网络，对莺落峡径流进行了模拟预测。将月径流分为汛期和非汛期，分别建立BP人工神经网络，通过对径流分类前后的模型进行比较，发现分类后的月径流BP模型的性能显然优于未分类的模型，故此设计了4种不同气候情景，采用分类后的模型对莺落峡2030年的径流量进行了预测。即，在降水量不变、气温增加0.5℃，2030年莺落峡年径流量将增加8.92%；气温增加1℃、降水量不变，年径流量将减少5.414%；气温不变、降水量增加10%，年径流量将增加9.905%；气温增加0.5℃、降水量增加10%，年径流量将增加8.98%。
%K BP人工神经网络
%K 径流模拟和预测
%K 莺落峡
%K 月径流量
%U http://www.jnr.ac.cn/CN/abstract/abstract482.shtml