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。
中图分类号:
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(s1): 12-16.
CHEN Ren-sheng, KANG Er-si, ZHANG Ji-shi. Runoff Model on Wavelet Conversion and GRNN of Heihe River[J]. JOURNAL OF DESERT RESEARCH, 2001, 21(s1): 12-16.