基于人工神经网络的长期径流预报模型研究

作者：王镜淋; 王敬^*; 沈来银; 冯小庆; 王欣

来源：水利水电快报, 2023, 44(09): 6-28.

DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.09.001

• 长期径流预报
• 人工神经网络
• 封江口水库
• 鄂北水资源配置工程

调水工程供水效益的发挥主要取决于引水过程与受水区本地径流过程的有机结合。为了预测水库未来径流信息，指导供水工程调度及实现水资源高效配置，以鄂北地区水资源配置工程受水区的封江口水库为研究对象，利用BP神经网络对非线性混合回归模型进行年、月尺度的长期径流预报。结果表明：利用该方法得到的年尺度长期径流预报确定性系数为0.790,相对均方根误差为20.7%,预报合格率为66.7%;与降雨-径流相关曲线法预报结果相比，该方法确定性系数提高了9.6%,相对均方根误差降低了18.8%,预报合格率提高了11.9%。月尺度长期径流预报确定性系数为0.714,相对均方根误差为77.6%,预报合格率为52.8%,亦优于降雨-径流相关曲线法预报结果。利用人工神经网络进行水库长期径流预报可提高精度。

• 单位
  湖北省水利水电科学研究院