用小波神经网络耦合模型预测流域年均产沙量

丁文荣; 周跃; 周晓路

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用小波神经网络耦合模型预测流域年均产沙量

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引入小波神经网络耦合模型对流域年均产沙量进行了定量研究.由于流域的地质、地貌、土壤在一定时间尺度内具有相对稳定的特性,选出年降雨量、年均气温、年径流量、大雨降雨量、暴雨降雨量、蒸发量、日照时数和汛期降雨量等8个要素作为模型的气候水文输入因子,而以耕地面积、林地面积、水库库容、修建公路、水土保持面积、裸地面积、年采矿量及年末总人口等8个要素作为模型的人类活动输入因子,对流域年均产沙量进行了定量建模预测.结果表明:小波神经网络耦合模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,为流域产沙的定量研究提供了新的途径.

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来源
《人民长江》 |2010年第1期|74-78|共5页
作者
丁文荣; 周跃; 周晓路;
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作者单位

云南师范大学,旅游与地理科学学院,云南,昆明,650092;

云南财经大学,气候流域管理中心,云南,昆明,650211;

国立新加坡大学,地理系,新加坡,119260;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类径流;
关键词
年均产沙量; 小波神经网络耦合模型; 盘龙河流域; 预测;

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