10.3969/j.issn.1674-8530.15.0006
基于神经网络和粒子群算法产流量模型构建
为了研究坡面产流量与各影响因子间定量关系,分析野外多尺度人工径流小区实测数据,采用人工神经网络及粒子群算法,建立了坡面产流量预测模型,产流量与坡长、坡宽、坡度、前期土壤含水量间可采用二次抛物线关系进行描述,与植被覆盖度、降雨量间分别采用幂函数和线性函数进行描述.另外采用加权相对差距和法确定了产流量BP神经网络模型最优拓扑结构及网络参数,建立了产流量BP神经网络模型,该模型模拟值与实测相对误差在±20％以内,预测精度较高.同时基于产流量与各单因子定量关系,建立了产流量经验模型,采用粒子群算法推求了模型未知参数,该经验模型相对误差主要在±30％以内,其精度略逊于BP神经网络模型.
产流量模型、坡长、坡度、加权相对差距和
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S277.9;S157.9(农田水利)
广东省水利科技创新项目2009-50,2011-15
2015-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
773-780
