基于小波变换和GRNN神经网络的黑河出山径流模型

编号 zgly0001605163

文献类型 期刊论文

文献题名 基于小波变换和GRNN神经网络的黑河出山径流模型

作者 陈仁升  康尔泗  张济世 

作者单位 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所  中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃兰州730000  甘肃兰州730000  甘肃兰州730000 

母体文献 中国沙漠 

年卷期 2001年S1期

年份 2001 

分类号 P338.2 

关键词 小波变换  GRNN神经网络  出山径流  逼近系数  细节系数 

文摘内容 对黑河山区流域月降水量和气温做Harr小波变换 ,并作为GRNN神经网络的输入 ,对黑河出山径流进行模拟和预测验证 ,效果较好。应用全球变化成果 ,在不同的气候情景下 ,对黑河出山径流进行预测。结果表明 ,黑河出山径流在未来一段时间内 ,径流量会有一定程度的增加 ,最终会减少。但模型对气温反应不敏感。去除气温重构的细节系数后 ,气温也成为一个敏感因素 ,但径流量却随气温的增加而增加。可推断 ,引进Haar小波变换的GRNN神经网络模型可应用于径流量对气温不敏感的流域。