基于径向基函数神经网络的洪水预报方法

为了便于快速而又相对准确预测山区流域洪水,通过构造源于高斯函数、指数函数、一次函数、余弦函数的4种径向基函数,采用正交最小二乘法确定径向基函数的中心,基于伪逆规则求解权值,选择崇阳溪流域建阳水文站1959—1998年36场洪水流量过程及上游支流武夷山水文站、麻沙水文站相应洪水流量过程资料,同时考虑建阳水文站洪水流量自回归的影响,分别建立4种径向基函数神经网络洪水预报模型。采用建阳站1999—2012年的8场洪水资料对模型进行验证。结果表明:4种径向基函数神经网络洪水预报模型的确定性系数均在0.95以上,模型有效性合乎要求;相对来说,本次构造的余弦函数所建立的神经网络模型,8场洪水过程预测值与实测值的平均相对误差最大值为9.8%,其洪峰流量预测值与实测值相对误差最大值为9.7%,模型预测精度最好。最终选择余弦函数作为建阳站神经网络洪水预报模型的径向基函数。