基于四种方法的月径流预测研究 Study on Monthly Runoff Prediction Based on Four Methods

Study on Monthly Runoff Prediction Based on Four Methods

径流预测对于水资源的合理开发利用与统筹配置具有重要意义.根据黄土高原地区渭河支流-北洛河状头水文站和泾河张家山站的月径流资料,运用门限自回归模型、神经网络模型、方差分析外推法以及季节水平模型四种方法对其进行预测,观察模拟效果并比较各自优缺点.对于枯水期月径流,季节水平模型对于两站预测合格率均为100%;方差分析外推法对于状头站和张家山站预测合格率分别为90%,80%;门限自回归模型对于两站的预测合格率均为80%;神经网络模型预测两站汛期月径流合格率均为100%.表明季节水平模型适用于枯季月径流的预测,神经网络模型适宜于汛期月径流预测,并且精度良好.水利论文,mb#jj-B7V

作 者： 李计 李毅 严宝文 宋松柏  

作者单位：西北农林科技大学,水利与建筑工程学院,陕西,杨凌,712100 

刊 名：水利与建筑工程学报  ISTIC

英文刊名：JOURNAL OF WATER RESOURCES AND ARCHITECTURAL ENGINEERING 

年，卷(期)：2010 8(2) 

分类号：TV121 

关键词：门限自回归模型   神经网络模型   方差分析外推法   季节水平模型   月径流预测  

机标关键词：方法月径流预测预测研究FourBasedRunoff Prediction神经网络模型门限自回归模型合格率方差分析张家山外推法节水黄土高原地区合理开发利用汛期模型预测模拟效果优缺点水资源 

基金项目：