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金保明 (金保明.) [1] (Scholars:金保明) | 颜望栋 (颜望栋.) [2] | 张烜 (张烜.) [3] | 杜伦阅 (杜伦阅.) [4] | 李斐斐 (李斐斐.) [5]

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Abstract:

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.

Keyword:

函数选择 崇阳溪流域 径向基函数 洪水预报 神经网络

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  • [ 1 ] [金保明]福州大学
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  • [ 5 ] [李斐斐]福州大学

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南昌大学学报(工科版)

ISSN: 1006-0456

CN: 36-1194/T

Year: 2018

Issue: 3

Volume: 40

Page: 246-252

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