| 基于改进的BP神经网络径流量还原计算研究 |
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| 引用本文： | 刘强,张道长,张居嘉,魏琛,林洪孝,王刚. 基于改进的BP神经网络径流量还原计算研究[J]. 人民黄河, 2019, 0(6): 6-9 |
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| 作者姓名： | 刘强 张道长 张居嘉 魏琛 林洪孝 王刚 |
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| 作者单位： | 山东农业大学水利土木工程学院;烟台市水文局 |
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| 摘 要： | 针对水文系统复杂性与非线性的特点,加入动量项因子对BP神经网络进行改进,加快收敛速度,将自然因素、人为因素、自然与人为混合因素分别作为输入因子,构建了大沽夹河天然径流量还原计算方案,用逐项还原法的结果验证对比选出最佳方案。结果表明:①经过改进的BP神经网络收敛速度明显加快,由平均的6 028次迭代优化到1 782次迭代;②以降雨量、蒸发量和实测径流量为输入因子的第三种方案模拟误差最小,适用于大沽夹河流域天然径流量还原计算。
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| 关 键 词： | 动量项 BP神经网络 还原计算 天然径流量 大沽夹河 |
Study on Natural Runoff Reduction Calculation Based on Improved BP Network |
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