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《水利规划与设计》 2017年12期
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水文模型综合自适应神经模糊推理系统的应用研究

宋景峰  
【摘要】:目前我国对于流域水文模型的研究和应用已经相对比较成熟,不同的模型在相同的参数设置情况下,其模拟运算结果不同,如模拟的降雨-流经关系等研究在精确度与效率系数方面存在差异。为提高流域模拟精确度,可通过对不同模型模拟结果进行综合的方法实现。自适应神经模糊推理系统是水文模型综合中的重点和难点,文章以辽宁省鞍山市浑河流域为试验研究区域,选取自适应神经模糊推理系统(ANFIS)作为水文模型的综合平台。通过对两个同时运算的水文模型结果综合计算处理,其流量模拟结果更加准确,大大提高了模型的精确性和效率系数。
【作者单位】辽宁省鞍山水文局;
【分类号】:P338
【正文快照】:
目前我国开展防洪、抗旱、防潮等自然灾害预防工作主要是以水文预报为基础,水文预报的精确度将对水利资源监管部门以及天气预报系统产生明显影响[1]。建立水文地质模型并进行准确的预测不仅可带来良好的经济效益,而且具有一定的社会效益。自适应神经模糊推理系统是当前水文预

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