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基于ELM神经网络的降雨-径流模拟研究

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采用ELM神经网络对赣江流域外洲站、峡江站、栋背站和峡山站1980年～2017年日径流过程进行模拟,并与新安江模型和BP神经网络同期径流模拟效果进行对比.采用Nash-Sutcliffe效率系数、Kling-Gupta效率系数和平均相对误差对径流模拟效果进行评价.结果表明,3种方法均取得了令人满意的径流模拟效果,ELM神经网络与BP神经网络的径流模拟效果相当,在洪峰模拟方面优于新安江模型.此外,ELM神经网络对计算机算力要求显著低于BP神经网络,可为降雨径流模拟提供一种简单、有效、可靠的方法.

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来源
《2020年（第八届）中国水利信息化技术论坛》||76-84|共9页
会议地点
作者
ZENG Ling; 曾凌; LI Yu; 李雨;
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会议组织
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中图分类液态降水（降雨）;
关键词
降雨径流; 极限学习机; 人工神经网络;

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