耿延博，王玉成

（1.辽宁省水文局，辽宁 沈阳 110003；2.辽宁防汛抗旱指挥部办公室，辽宁 沈阳 110003）

基于BP神经网络的河道径流变化量预测

耿延博1，王玉成2

（1.辽宁省水文局，辽宁 沈阳 110003；2.辽宁防汛抗旱指挥部办公室，辽宁 沈阳 110003）

河道径流变化是一种复杂的非线性函数关系的过程，BP神经网络具有表达任意非线性映射的特性。本文基于BP神经网络建立的河道径流变化量预测模型，结合水资源调查分析评价，定量地将人类活动影响期径流相对于基准期径流的变化量分解为降水量、涉水工程、下垫面变化影响量，并分别建立3种因素的影响量模型，从而实现预测未来径流变化量及径流变化量控制的目的。

预测；径流量；BP网络；河道

1 概述

河道径流量演变主要受自然条件和人类活动两方面因素的影响，自然因素主要包括降水、蒸发等气候因子的变化，人类活动主要包括土地利用变化、水利工程建设、生产生活取用水等。目前，径流是水文系统中典型的非平稳、非线性序列，针对其特性，文中引进了一种可以处理非平稳、非线性信号的方法——BP神经网络方法。神经网络是由大量简单神经元链接而构成的复杂网络，具有复杂、并行、非线性等特点。神经网络依靠历史数据资料，通过神经元的模拟、记忆和联想来处理各种复杂的、模糊的、非线性的数据。20世纪90年代以来，神经网络技术发展迅速，已形成多种网络体系及算法系统。现阶段，神经网络技术已广泛的应用于模式识别、预测预报、优化问题、神经控制、智能决策等领域。……