基于主成分分析和RBF神经网络的融雪期积雪深度模拟

发布时间：2017-05-23 06:12

  本文关键词：基于主成分分析和RBF神经网络的融雪期积雪深度模拟，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：积雪深度作为估算雪水当量的重要参数,是融雪径流计算及雪融性水灾预警、监测和评估的重要判别因子。融雪期积雪深度的变化过程是一个复杂的非线性系统,传统的预测方法难以精确表述其变化规律。文中采用主成分分析法和RBF神经网络相结合的方法建立融雪期积雪深度模拟数学模型,首先采用主成分分析法对模拟因子进行降维处理,以减少各模拟因子之间的多重共线性,其次采用逼近能力、分类能力和学习速度均优于BP神经网络的径向基(RBF)神经网络建立模型进行融雪期积雪深度变化的模拟,并针对特定流域进行实例分析。结果表明:使用基于主成分分析的RBF神经网络对融雪期积雪深度的模拟是可行的,其模拟成果可为今后该地区积雪深度的预测提供一定的理论支持,并可为该地区进行融雪径流及洪水研究提供合理的预报建议。
【作者单位】： 新疆农业大学水利与土木工程学院;
【关键词】： 融雪径流 积雪深度 径向基神经网络 模拟 新疆
【基金】：国家自然科学基金项目(U1178301) 自治区水文学与水资源重点学科基金资助
【分类号】：P426.635
【正文快照】： 内陆河流域积雪是新疆地区水资源的重要来源之一,是河川径流的主要补给来源,也是农业、畜牧业等经济发展的生命线。近年来,由于季节性气候变暖,特别是春季气温急剧上升引起的融雪加速,并导致春洪发生,冲毁农田,阻碍交通,威胁人民的生命和财产安全[1-2],成为影响新疆地区水资源

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