摘要：本文以塿土和黄绵土作为实验材料,尝试使用BP神经网络方法（Back-Propagation neural network）模拟人工降雨条件下,间隔覆盖坡面的产流产沙状况。通过设置不同坡度、降雨强度、面积比,获得各种因素不同水平组合下的实测数据;以实际降雨强度、坡度、面积比、径流起始时间和初始含水率5个因子为输入变量、坡面产流量和产沙量为输出变量,利用BP神经网络模型与多元线性回归模型对数据进行模拟分析,并检验其模拟效果。研究结果表明：训练样本集平均相对误差为18.23%,预测样本集平均相对误差为5.21%;与多元线性回归模型相比,BP神经网络模型拟合精度较高,拟合效果更理想,表现出更强的预测能力。另外,比较不同土质坡面产流量与产沙量模拟效果,塿土优于黄绵土。从本研究的结果看,BP神经网络模型应用于坡面产流产沙模拟预测,省时省力,方便快捷,具有一定的应用潜力,但其实际的模拟预测能力尚需进一步探索。

关键词：间隔覆盖法 bp神经网络 多元线性回归 产流量 产沙量 

单位：鲁东大学地理与规划学院 山东烟台264025 潍坊市潍坊中学 山东潍坊261031