沂河流域水文降雨预测模型研究

作者：刘景青

来源：山东水利, 2018, (04): 94-95.

DOI：10.16114/j.cnki.sdsl.2018.04.050

• 水文降雨
• 极限学习机
• BP神经网络
• 小波变化神经网络

为找出沂河流域最优水文降雨预测模型,本文基于极限学习机模型(ELM)、BP神经网络模型和小波变化神经网络模型(WANN),运用3种不同模型模拟了日降雨,并与实测数据对比。结果表明:ELM模型与实测值的拟合方程斜率为1.2971,更接近于1,误差最低,且与实测值的一致性最高,可作为当地水文降雨预报的计算模型,为当地防洪预测提供科学的理论依据。