山区流域RBF神经网络洪水预报方法

作者：金保明; 李斐斐; 周传争; 王伟; 卢光毅

来源：南昌大学学报(工科版), 2019, 41(04): 371-376.

DOI：10.13764/j.cnki.ncdg.2019.04.011

• 径向基函数
• 神经网络
• 洪水预报
• 山区流域

建立以高斯核函数为径向基函数的神经网络模型,以崇阳溪山区流域为例进行分析。利用泰森多边形法将流域划分为6个子流域;选取流域1997—2014年中15场洪水过程作为训练样本,以流域内6个雨量站各时段雨量资料和武夷山水文站前期流量过程作为输入,以流域出口断面武夷山水文站相应流量过程作为输出,运用自组织正交最小二乘法确定径向基函数的中心,采用伪逆规则求解其权值,建立RBF神经网络洪水预报模型;利用余下的6场洪水过程对模型进行检验。结果表明:各场次洪水流量过程平均相对误差和洪峰流量相对误差绝大部分在10%以内,确定性系数均大于0.9,预报精度符合要求,可以为防汛部门预测洪水提供依据。

• 单位
  土木工程学院; 福州大学