文档名：基于ELM神经网络的降雨径流模拟研究
采用ELM神经网络对赣江流域外洲站、峡江站、栋背站和峡山站1980年～2017年日径流过程进行模拟,并与新安江模型和BP神经网络同期径流模拟效果进行对比.采用Nash-Sutcliffe效率系数、Kling-Gupta效率系数和平均相对误差对径流模拟效果进行评价.结果表明,3种方法均取得了令人满意的径流模拟效果,ELM神经网络与BP神经网络的径流模拟效果相当,在洪峰模拟方面优于新安江模型.此外,ELM神经网络对计算机算力要求显著低于BP神经网络,可为降雨径流模拟提供一种简单、有效、可靠的方法.
作者：曾凌李雨
作者单位：长江水利委员会水文局,湖北武汉,430010
母体文献：2020年(第八届)中国水利信息化技术论坛论文集
会议名称：2020年(第八届)中国水利信息化技术论坛
会议时间：2020年8月19日
会议地点：上海
主办单位：河海大学
语种：chi
分类号：
关键词：降雨径流 极限学习机 人工神经网络
在线出版日期：2020年11月30日
基金项目：
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