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长短期记忆神经网络在季节性融雪流域降水-径流模拟中的应用

         

摘要

可靠的径流模拟对流域水资源规划与管理意义重大.以岷江镇江关水文站实测径流为研究对象,通过与BP神经网络和Elman循环神经网络的对比,验证长短期记忆神经网络在受季节性融雪影响流域日尺度降水-径流模拟中的适用性,并进一步分析长短期记忆神经网络的关键参数——时间步长对日径流模拟精度的影响.结果表明:①采用BP神经网络进行日径流过程模拟时会丢失流域状态信息,模拟效果最差;②Elman循环神经网络相比BP神经网络,具有相对有限的记忆能力,在积雪时段较长的岷江镇江关水文站控制流域上的模拟效果一般;③长短期记忆神经网络以其特殊的CEC单元和"门"结构,实现了流域状态的长期储存与更新,在日降水-径流模拟中的效果最佳;④通过多次试验发现,当长短期记忆神经网络的时间步长设置为60 d时,模拟精度最高,结合春末夏初的降水、径流和气温变化过程,认为60 d时间步长符合岷江流域实际情况.

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