BP人工神经网络在小流域径流模拟中的应用

径流量的变化与区域经济社会发展、生态平衡以及水资源管理和水环境保护密切相关,月径流量的研究对水量配置、调度等均具有重要意义。针对小尺度流域普遍存在的资料有限问题,研究BP人工神经网络在华南湿润区小流域月径流模拟的适用性。以滨江流域长序列逐日降水径流资料为基础,采用BP人工神经网络进行月径流量模拟,并将其与径流系数法、新安江模型和HSPF模型所得进行对比分析。研究表明:BP人工神经网络使用简便,变化趋势预测准确,在降水径流模拟方面优势明显,全年确定性系数为0.91,高于径流系数法所得0.85,与新安江模型的0.92、HSPF的0.96相当,具有良好的应用前景,其汛期的模拟效果优于非汛期,但模拟结果相对偏大,存在一定的改进和提高空间。