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基于小波变换和GRNN神经网络的黑河出山径流模型
  • ISSN号:1000-694X
  • 期刊名称:《中国沙漠》
  • 时间:0
  • 分类:P338.9[天文地球—水文科学;水利工程—水文学及水资源;天文地球—地球物理学]
  • 作者机构:中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃兰州 730000 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃兰州 730000 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃兰州 730000
  • 相关基金:“九·五”国家重点科技攻关项目(96-912-03-03-s); 国家自然科学基金重点项目(49731030)资助
中文摘要:

对黑河山区流域月降水量和气温做Harr小波变换,并作为GRNN神经网络的输入,对黑河出山径流进行模拟和预测验证,效果较好.应用全球变化成果,在不同的气候情景下,对黑河出山径流进行预测.结果表明,黑河出山径流在未来一段时间内,径流量会有一定程度的增加,最终会减少.但模型对气温反应不敏感.去除气温重构的细节系数后,气温也成为一个敏感因素,但径流量却随气温的增加而增加.可推断,引进Haar小波变换的GRNN神经网络模型可应用于径流量对气温不敏感的流域.

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期刊信息
  • 《中国沙漠》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院 寒区旱区环境与工程研究所
  • 主办单位:中国科学院 寒区旱区环境与工程研究所
  • 主编:王涛
  • 地址:兰州市东岗西路320号
  • 邮编:730000
  • 邮箱:CAIedit@lzb.ac.cn
  • 电话:0931-4967253
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-694X
  • 国内统一刊号:ISSN:62-1070/P
  • 邮发代号:54-14
  • 获奖情况:
  • 全国优秀地理期刊,中国科学院优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23598