基于神经网络与半分布式水文模型相结合的缺资料区径流估计模型 ——以莺落峡流域为例

来源 :北京师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:jacob888888
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针对黑河上游莺落峡流域海拔较高区域降水缺测问题,基于半分布式水文模型TOPMODEL,利用神经网络(ANN)融合海拔较高区模拟降水与流域稀疏站点观测作为降水输入计算产汇流,并利用粒子群优化算法进行参数全局优化以同时率定TOPMODEL与ANN参数,从而构建基于ANN与半分布式水文模型TOPMODEL相结合的径流估计模型P-NN-TOP.利用1990—1995年莺落峡水文控制站观测日径流进行模型进行参数率定,利用1996—2000年的相应观测进行模拟验证,并借助所发展模型P-NN-TOP对2001—2010
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