| 基于小波变换和GRNN神经网络的黑河出山径流模型 |
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| 引用本文： | 陈仁升,康尔泗,张济世.基于小波变换和GRNN神经网络的黑河出山径流模型[J].中国沙漠,2001,21(Z1):12-16. |
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| 作者姓名： | 陈仁升 康尔泗 张济世 |
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| 作者单位： | 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所 |
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| 基金项目： | “九·五”国家重点科技攻关项目(96-912-03-03-s); 国家自然科学基金重点项目(49731030)资助 |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 小波变换 GRNN神经网络 出山径流 逼近系数 细节系数 |
| 文章编号： | 1000-694X(2001)增-0012-05 |
| 修稿时间： | 2000年10月9日 |
Runoff Model on Wavelet Conversion and GRNN of Heihe River |
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