%0 Journal Article
%T 黄河内蒙段凌情变化规律及智能耦合预报模型
%A 苑希民
%A 冯国娜
%A 田福昌
%A 薛文宇
%J 南水北调与水利科技
%D 2015
%X 由于特殊的地理位置、水文气象条件及河道特性的影响,黄河内蒙段几乎每年都会发生凌汛。对黄河内蒙段主要控制站的气象水文等实测数据进行分析后,发现近年来随着凌期气温升高,流量增大,流凌、首封日期推后,开河日期提前,且最大冰厚明显变薄。为此,以黄河内蒙段巴彦高勒站为例,通过相关分析选取合适的预报因子,采用基于遗传算法的神经网络方法建立了凌情智能耦合预报模型(ga2bp模型),对流凌、封河、开河日期进行预报。对比不同模型的预报结果,发现多元线性模型、bp模型和ga2bp模型合格率分别为80%、8617%和9313%,ga2bp模型的预报精度较高。因此,ga2bp模型可以为黄河内蒙段的凌汛灾害防治提供重要支持。
%K 冰凌预报
%K 智能耦合模型
%K 凌情变化规律
%K 黄河内蒙段
%U http://www.nsbdqk.net/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150137&flag=1