基于BP神經網絡的河道徑流變化量預測

耿延博，王玉成

（1.遼寧省水文局，遼寧 沈陽 110003；2.遼寧防汛抗旱指揮部辦公室，遼寧 沈陽 110003）

基于BP神經網絡的河道徑流變化量預測

耿延博1，王玉成2

（1.遼寧省水文局，遼寧 沈陽 110003；2.遼寧防汛抗旱指揮部辦公室，遼寧 沈陽 110003）

河道徑流變化是一種復雜的非線性函數關系的過程，BP神經網絡具有表達任意非線性映射的特性。本文基于BP神經網絡建立的河道徑流變化量預測模型，結合水資源調查分析評價，定量地將人類活動影響期徑流相對于基準期徑流的變化量分解為降水量、涉水工程、下墊面變化影響量，并分別建立3種因素的影響量模型，從而實現預測未來徑流變化量及徑流變化量控制的目的。

預測；徑流量；BP網絡；河道

1 概述

河道徑流量演變主要受自然條件和人類活動兩方面因素的影響，自然因素主要包括降水、蒸發等氣候因子的變化，人類活動主要包括土地利用變化、水利工程建設、生產生活取用水等。目前，徑流是水文系統中典型的非平穩、非線性序列，針對其特性，文中引進了一種可以處理非平穩、非線性信號的方法——BP神經網絡方法。神經網絡是由大量簡單神經元鏈接而構成的復雜網絡，具有復雜、并行、非線性等特點。神經網絡依靠歷史數據資料，通過神經元的模擬、記憶和聯想來處理各種復雜的、模糊的、非線性的數據。20世紀90年代以來，神經網絡技術發展迅速，已形成多種網絡體系及算法系統。現階段，神經網絡技術已廣泛的應用于模式識別、預測預報、優化問題、神經控制、智能決策等領域。……