概念性水文模型与神经网络模型的耦合应用研究

作者：阚光远; 李致家; 刘志雨; 姚成; 张昊

来源：水力发电学报, 2013, (02): 9.

• 新安江模型
• 耦合模型
• K最近邻误差修正
• 神经网络
• SCE-UA Xinanjiang model
• coupling model
• K-nearest neighbor error correction
• neural network
• SCE-UA

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。

• 单位
  河海大学