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径流预测为流域水资源的合理开发利用与统筹配置提供依据。运用多元线性回归、主成分回归、BP神经网络及主成分分析和BP神经网络相结合的方法,对新疆呼图壁河流域石门水文站2009-2011年各月径流量进行预测,并采用相关系数、确定性系数及均方根误差对各模型预测精度进行比较。结果表明：（1）神经网络等智能算法具有高速寻优的能力,对短时间尺度的月径流量的预测结果较好;（2）主成分回归等常规算法能充分反映出某地区径流的年际的稳定性,对全年径流总量的模拟精度较高;（3）主成分分析和BP神经网络相结合的方法,提高了神经网络的收敛速度,同时降低了局部极值的影响,优于简单的BP神经网络,适用于呼图壁河月径流量预测。 相似文献
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利用1959~2012年精河出山口气温、降水、径流数据,对近54年的径流量特征变化进行统计分析、距平分析,采用Mann-Kendall法对天然径流进行检验,并对降水、气温、人口、工业、第一产业等影响因素进行主成分分析。结果表明:(1)精河地区的降水量和温度的变化趋势一致,均为上升趋势。径流量稳定,趋势线为几近平行于X轴的直线,斜率为0.001;(2)径流突变年为1988年,通过0.01的显著性检验,从1999年以后呈显著上涨趋势。近54年的精河径流距平变化趋势大体分为两个阶段,1958~1966年波动幅度较小,1966~2012年波动幅度明显增大;(3)对影响精河径流的几个影响因子进行主成分分析得出,人为因素对于径流的影响比较大,贡献率达到48.98%,远高于其他因子。 相似文献
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