江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ110435)
- 作品数：3 被引量：26H指数：3
- 相关作者：阚光远李致家张昊姚成安冬更多>>
- 相关机构：河海大学中华人民共和国水利部国家工程研究中心更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球更多>>
- 改进的神经网络模型在水文模拟中的应用
- 神经网络在水文模拟应用中存在两个难题:为保障精度需采用实时校正模式,输入前期实测流量才能实现连续模拟;网络泛化能力弱,检验期精度比率定期明显下降。为解决这些难题,将BP神经网络与K-最近邻（KNN）算法相耦合,建立BK（...
- 阚光远李致家刘志雨李巧玲胡友兵
- 关键词：水文模型BP神经网络K-最近邻算法新安江模型
- 文献传递
- 数据驱动模型与概念性模型的应用对比被引量：8
- 2013年
- BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法相耦合所建立的BK(BP-KNN)模型是一种数据驱动模型,它克服了传统的BP神经网络模型必需前期实测流量、泛化能力不强的缺点。IHACRES模型是一种结构简单、应用广泛的以单位线为基础的集总式概念性模型。选择板桥、马渡王两个流域分别运用BK模型、IHACRES模型和新安江模型进行径流模拟。模拟结果表明,BK模型的模拟效果最好,IHACRES模型次之;说明数据驱动模型在水文模拟中有着巨大的运用空间。
- 安冬李致家阚光远李巧玲
- 关键词：BP神经网络K-最近邻算法新安江模型
- 概念性水文模型与神经网络模型的耦合应用研究被引量：7
- 2013年
- 概念性模型和黑箱子模型各有所长,采用新安江模型的蒸散发产流计算模块进行产流计算,神经网络模型和K最近邻误差修正模型进行汇流计算,构建了耦合模型。该模型产流计算精度高,汇流非线性模拟能力强,实现了不需实测前期流量的连续模拟。模型使用SCE-UA算法与遗传早停止SCG算法相结合的全局优化方法进行参数优选,降低了经验因素的影响。建立集总式、分单元式模型,在东湾流域进行对比,结果表明耦合模型兼具概念性模型和黑箱子模型的优势,模拟精度高于新安江模型,易于使用。
- 阚光远李致家刘志雨姚成张昊
- 关键词：新安江模型神经网络
- 基于SCE-UA算法的马斯京根参数优化方法及程序化实现被引量：11
- 2013年
- 应用SCE-UA算法对干流和各支流马斯京根法演算方程中的流量比重系数x以及河段的分段数进行了优化估计,并对河段分段数做了取整处理;在优化的过程中,通过选取不同的目标函数,从而优化出不同的最优参数组;参数优化出来以后,利用马斯京根法分段连续进行演算并结合"先演后合"的方法演算出出流过程;最后对误差进行了统计,并且与人工试算优化出来的参数演算结果进行了比较。研究结果表明,SCE-UA算法优化出来的参数较人工试算法的演算结果更优,从而为准确估计考虑支流汇入的马斯京根法演算参数提供了一种十分有效实用的方法,实现了求参过程的优化和简化。
- 张昊李致家阚光远姚成
- 关键词：水文学SCE-UA算法
