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基于小波神经网络的东江流域径流模拟多模型比较研究
  • ISSN号:1671-8836
  • 期刊名称:《武汉大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TV121[水利工程—水文学及水资源]
  • 作者机构:[1]中山大学水资源与环境系,广东广州510275, [2]中山大学华南地区水循环与水安全广东省普通高校重点实验室,广东广州510275, [3]中山大学广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室,广东广州510275
  • 相关基金:国家杰出青年科学基金项目(51425903);香港特别行政区研究资助局项目(CUHK441313)
中文摘要:

东江流域为香港及广州等特大城市的重要水源地,水文过程模拟及预测对流域水资源开发与管理具有重要理论与现实意义.本研究针对小波神经网络中最佳母小波和最佳等级选择问题,在与传统模型比较基础上,研究得出东江流域径流模拟的最佳小波神经网络模型,并以此进行东江流域的径流预测分析.结果表明:1)选择恰当的母小波可以有效捕捉信号统计特征,该流域蒸发量、降水量、温度和湿度的最佳分解母小波分别为Db4,Sym2,Db9及Db4小波,其小波分解最佳等级为5;2)小波神经网络作为新型混合优化模型,在母小波选择和分解等级确定后,经东江博罗站径流模拟分析,确定为东江流域最佳小波神经网络模拟模型.该研究用于东江径流的预测,效果在满意范围内.

英文摘要:

As the critical water source of large cities such as Hong Kong and Guangzhou,hydrological process simulation of East River Basin has important theoretical and practical significance on water resources development and management.Therefore,this research focuses on the optimum mother wavelet and level of a new hybrid model wavelet artificial neutral network(WANN).The relative performance of wavelet artificial neutral network is compared with the regular traditional models for runoff simulation and prediction in East River Basin.The results indicate that:1)the mother wavelet is useful for capturing statistical characteristics of time series,and the optimal mother wavelet for evaporation,precipitation,temperature and humidity is Db4,Sym2,Db9,Db4,the best decomposed level is five;2)through selecting the best mother wavelet and level,the prediction accuracy of WANN is better than other traditional models.Using this result to predict runoff in Dongjiang Basin is within the expected range.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武昌珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whdz@whu.edu.cn
  • 电话:027-68756952
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8836
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,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)
  • 被引量:6988