韩子晨，王 弋*，贺 斌

(1.华北电力大学水利与水电工程学院，北京 102206；2.广东省科学院生态环境与土壤研究所，广东 广州 510650)

新疆作为中国西北的战略屏障，是一带一路的重要核心区和战略资源的重要基地，同时由于地处亚洲中部干旱区，水资源匮乏，分布不均，降水量少，蒸发损失较大，因此水资源的管理与规划显得尤为重要。对开都河这一干旱区多组分径流的模拟结果可以作为预防洪水、干旱预警、环境保护、水电站运行和水资源分配等领域的重要参考。

径流模拟的数学模型有很多，但对于具体流域的径流模拟各不相同，需要考虑不同气候环境、地理条件等因素具体确定，并通过分析、建模和检验等步骤判断径流模拟的准确性和适用性。随着近几十年来计算机技术发展迅猛，计算机在功能上更加齐全，运算速度更快，因此凭借计算机高速计算能力而得以发展的人工智能技术，如机器学习、模拟退火算法、支持向量机等，在包括水文学的诸多领域有了交叉与结合。使用人工智能技术从大量的实测数据中建立的模型可以称为数据驱动模型[1]。对于事先假设一个模式而后用实测数据进行生硬拟合的模型驱动模型，这种建模方式不考虑数据内蕴含的物理意义和规律，只针对数据本身进行分析、研究，从而总结出数据本身所存在的规律[2]。张少文等[3]于2005年通过遗传算法优化人工神经网络，建立黄河上游径流预测模型，与传统预测模型相比，预报精度较高。……