改进的神经网络模型在水文模拟中的应用

将BP神经网络与K-最近邻(KNN)算法耦合起来，建立BK(BP-KNN)模型，该模型以前期模拟流量和相应影响要素作为BP神经网络的输入，出口断面流量作为网络输出，对产汇流过程进行模拟；采用K-最近邻算法，基于历史样本的模拟误差和相应影响要素对网络输出进行修正，实现了非实时校正模式下的连续模拟。根据BK模型的计算流程将其参数分为3个层次，各层次分别使用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行参数优选，提高了模拟精度、优化效率和网络泛化能力。分别将新安江模型的产流、产流分水源计算模块与BK模型相耦合，建立 XBK (Xinanjiang runoff production-BK) 和 XSBK (Xinanjiang runoff production and separation-BK)模型，在呈村等3个不同类型的流域应用新安江模型、BK模型、XBK模型和XSBK模型进行模拟精度比较，结果表明改进的模型模拟精度更高，较好地解决了神经网络模型在水文模拟中存在的问题。