典型文献
基于LM-BP神经网络的天然年径流一致性修正研究
文献摘要：
[目的]人类活动改变流域下垫面条件而导致河川径流发生变化,为保证径流系列的一致性,需进行天然径流系列一致性修正.[方法]基于武山水文站1956～2016年天然径流量,采用R/S分析、曼-肯德尔、斯波曼秩次相关等方法分析天然年径流变化趋势和突变点,并应用LM-BP神经网络预测模型对突变点前的序列值进行一致性修正,建立输入变量为多个影响因子的天然年径流预测模型.[结果]与传统降水径流法相比,通过一致性修正方法分析得出武山水文站1956～2016年天然年径流量值为4.422亿m3,结果基本合理.[结论]采用LM-BP神经网络一致性修正的方法,修正后的径流系列更具代表性、可靠性,可为水资源管理、防汛抗旱提供科学依据.
文献关键词：
天然年径流;LM-BP神经网络;一致性修正;武山水文站
中图分类号：
作者姓名：
岳斌;牛最荣;曹志宏;王启优;朱咏
作者机构：
甘肃省水文站,甘肃兰州 730030;甘肃农业大学水利水电工程学院,甘肃,兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]岳斌;牛最荣;曹志宏;王启优;朱咏-.基于LM-BP神经网络的天然年径流一致性修正研究)[J].甘肃农业大学学报,2022(03):157-162
A类：
天然年径流,武山水文站
B类：
LM,一致性修正,人类活动,变流,下垫面条件,河川径流,行天,天然径流量,肯德尔,秩次相关,年径流变化,变点,神经网络预测模型,径流预测模型,降水径流,修正方法,年径流量,水资源管理,防汛抗旱
AB值：
0.20669
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