基于人工神经网络的黄河源区枯季径流预报

Artificial Neural Network Based Runoff Forecasting for Dry Seasons of the Yellow River Source Region

分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC++语言调用随机函数克服了网络全局寻优的缺陷,建立了黄河源区枯季径流预报的BP模型。对黄河源区枯季径流长期预报的结果表明,ANN( 7, 1, 15, 1 )模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段。