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基于神经网络和粒子群算法产流量模型构建

黄俊 亢庆 金平伟 李岚斌 李红军 姜学兵 排灌机械工程学报 2015年第09期

摘要:为了研究坡面产流量与各影响因子间定量关系,分析野外多尺度人工径流小区实测数据,采用人工神经网络及粒子群算法,建立了坡面产流量预测模型,产流量与坡长、坡宽、坡度、前期土壤含水量间可采用二次抛物线关系进行描述,与植被覆盖度、降雨量间分别采用幂函数和线性函数进行描述.另外采用加权相对差距和法确定了产流量BP神经网络模型最优拓扑结构及网络参数,建立了产流量BP神经网络模型,该模型模拟值与实测相对误差在±20%以内,预测精度较高.同时基于产流量与各单因子定量关系,建立了产流量经验模型,采用粒子群算法推求了模型未知参数,该经验模型相对误差主要在±30%以内,其精度略逊于BP神经网络模型.

关键词:产流量模型坡长坡度加权相对差距和

单位:珠江水利委员会珠江水利科学研究院 珠江水利委员会珠江流域水土保持监测中心站 广东省水土保持监测站

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