水力发电学报2012，Vol.31Issue(3)：31-38,8.
基于BP神经网络的马斯京根模型参数动态估计
Dynamic parameter estimation for Muskingum routing model based on BP artificial neural network
摘要
Abstract
This paper purposes a dynamic parameter estimation method of Muskingum routing model for real-time flood forecasting based on BP artificial neural network to overcome the low accuracy problem of averaging and grading method in parameter calibration.In this new method,first flood characteristics are analyzed to obtain BP inputs and then an optimization algorithm is used for calibration of model parameters,i.e.BP outputs that are used for neutral network training.Application of this calibrated BP model to real-time flood forecast shows that the model is simple and more accurate.关键词
水文学/参数估计/BP神经网络/马斯京根/动态Key words
hydrology/parameter estimation/BP neural network/Muskingum/dynamic process分类
信息技术与安全科学引用本文复制引用
陈田庆,解建仓,张刚,贺伟伟..基于BP神经网络的马斯京根模型参数动态估计[J].水力发电学报,2012,31(3):31-38,8.基金项目
中国博士后科学基金项目 （）
国家自然科学基金资助项目 （）
国家自然科学基金资助项目 （）
陕西省国际合作重点项目 （）
