基于单位线法的城市降水径流预测方法

为提高城市降水径流短期预测和长期预测的精度，降低预测结果的绝对误差和相对误差，引入单位线法，开展对其预测方法的设计研究。为提供更可靠的预测依据，对城市流域河网水系信息进行提取，确定影响城市降水径流的各个因素；利用单位线法对城市降水径流过程进行数学描述，并完成对城市降水量的计算；引入GA-BP神经网络模型实现对城市年降水径流的预测。通过对比实验的方式，将新的预测方法与基于SCS-CN模型的预测方法应用到相同实验环境中，对同一城市降水径流进行预测。从实验结果得出，新的预测方法无论是短期预测还是长期预测，其预测精度均高于基于SCS-CN模型的预测方法，具有更高的应用价值。