【摘 要】
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基于人工神经网络的非线性扰动模型(NLPM-ANN)充分利用了LPM的季节信息处理方法和ANN强大的非线性模拟性能.然而该模型没有考虑流域的前期土壤湿度状态,影响了模型的模拟预报
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,
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基于人工神经网络的非线性扰动模型(NLPM-ANN)充分利用了LPM的季节信息处理方法和ANN强大的非线性模拟性能.然而该模型没有考虑流域的前期土壤湿度状态,影响了模型的模拟预报精度.为了将流域的前期土湿加入模型,同时能更加充分利用降水信息,采取一种将LPM与ANN结合起来的联合预报模式.选用8个流域的降雨径流资料,对改进的NLPM-ANN模型与SLM-ANN和NLPM-ANN模型进行比较研究.计算结果表明,改进的NLPM-ANN模型优于SLM-ANN模型和NLPM-ANN,在率定期和检验期的模型效率相对增值指数较NLPM-ANN提高10%左右.
The nonlinear perturbation model based on artificial neural network (NLPM-ANN) makes full use of LPM’s seasonal information processing method and ANN’s powerful non-linear simulation performance.However, this model does not consider the pre-soil moisture status of the basin and affects the modeling and prediction of the model Accuracy.In order to integrate the early soil wetness into the model and to make full use of precipitation information, a joint forecasting model combining LPM with ANN was proposed.Choosing rainfall-runoff data of 8 basins to analyze the improved NLPM-ANN model Compared with SLM-ANN and NLPM-ANN model, the results show that the improved NLPM-ANN model is better than SLM-ANN model and NLPM-ANN model, Increase about 10%.
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