RBF神经网络模型在金沟河流域径流预测中的应用

河川径流时间序列是一个复杂的非线性系统,使传统的预测方法难以描述其变化规律。将金沟河流域八家户站的1957年至2003年的年径流实测数据作为样本,转化为径流差后,进行归一化处理及自相关函数分析,在MATLAB环境下建立径向基神经网络径流预测模型。结果表明:与传统的BP神经网络预测比较,利用径向基神经网络模型对径流序列进行预测具有更高的精度和更短的运算时间,是径流预测的一种有效方法。     

金沟河流域水权分配及转让研究

为了合理利用金沟河流域水资源,更充分地发挥水资源的效益,本文以水权分配的公平、效率、可持续性原则为分配指标体系,运用灰关联评估对金沟河流域水权进行了分配。然而随着经济的发展,流域的水权需要转让,本文对金沟河流域农业水权的转让也进行了探讨。