首页 -> 文献共享 -> 土地利用-> 正文

用小波神经网络耦合模型预测流域年均产沙量

作者：丁文荣   出版商：云南师范大学旅游与地理科学学院   出版日期：2010 年 1 月
摘要:引入小波神经网络耦合模型对流域年均产沙量进行了定量研究。由于流域的地质、地貌、土壤在一定时间尺度内具有相对稳定的特性,选出年降雨量、年均气温、年径流量、大雨降雨量、暴雨降雨量、蒸发量、日照时数和汛期降雨量等8个要素作为模型的气候水文输入因子,而以耕地面积、林地面积、水库库容、修建公路、水土保持面积、裸地面积、年采矿量及年末总人口等8个要素作为模型的人类活动输入因子,对流域年均产沙量进行了定量建模预测。结果表明:小波神经网络耦合模型不仅拟合精度高,而且预测效果好,为流域产沙的定量研究提供了新的途径。
查看全文 本地浏览
相关数据
暂无相关数据！
相关文章
暂无相关文献！
●  上一篇： 北京滨河森林公园建设中的水土保持     ●  下一篇： 竞奏共鸣下的 “ 对话 ” ——— 从 《 地图 》 解读谭盾音乐    
声明：本站文献资源来源于网络，仅供学习交流使用，不得以任何形式用于商业用途，请于浏览后24小时内删除。如有疑问欢迎与我们联系，感谢您的支持。