蓄满-超渗兼容模型与神经网络模型的应用对比研究
孟钰
胡彩虹
管新建
1.郑州大学水利与环境学院,郑州,4500012.郑州大学水利与环境学院,郑州,4500013.郑州大学水利与环境学院,郑州,450001
摘要：利用鲇鱼山水库1975-1999年的小时降雨、蒸发和入库洪水资料，对建立的蓄满一超渗兼容模型与人工神经网络模型参数进行了率定和检验。分析结果表明，整体上两个模型的率定和检验结果都在评定精度以内，合格率分别为72．22％与83．33％，具有一定的可靠性与预测性。蓄满-超渗兼容模型在整体流量相对误差上要优于神经网络模型；在单场洪水过程及洪峰误差与峰现时差上，神经网络模型模拟得更准确。因此，蓄满-超渗兼容模型较神经网络模型更具有水文基础及物理意义，并且可以作中长期预报。
关键词：水文模型蓄满-超渗兼容模型人工神经网络洪水预报
分类号：P333(水文科学（水界物理学）)
资助基金：国家自然科学基金(5079131)国家科技支撑计划(2012BAB02804-07)
论文发表日期：2012-08-07
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 8-12 )
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