文档介绍：山西财经大学
硕士学位论文
BP神经网络在水文数据中的应用研究
姓名:李宁
申请学位级别:硕士
专业:管理科学与工程
指导教师:韩雅鸣
2011-03-15
摘要
在世界经济高度发达的今天,淡水已经成为一种稀缺资源。淡水资源的分
布并不均匀,而且由于一些地区的经济发展相对滞后,所以可以供人们使用的
淡水资源是非常有限的。同时随着社会的进度、人口的增长的客观因素的影响,
人类对淡水的需求量越来越大。这个矛盾已成为阻碍经济和社会发展的瓶颈。
如何持续利用有限的淡水资源是人类面临的一大挑战,涉及到了水资源供应、
管理、水环境的治理等一些领域。
对于河道水位和径流预测等方面的研究是水科学的重要研究领域,利用科
学的方法对影响水文预测的因素进行研究,可以为洪水治理、水资源利用和管
理等领域提供实验依据。国内外的学者已经将很多成熟的算法引入到了这个领
域中。近年来,随着神经网络算法的不断地发展成熟,人们逐渐认识到神经网
络的非线性模拟能力在水科学应用中的作用。在水文科学研究中,水文序列表
现出明显的非线性特征,利用传统的一些数学方法进行预测有一定的局限,所
以本文主要研究 BP 神经网络在水文科学预测中的应用。
本文运用神经网络算法对陕西省部分区域的水文数据进行了分析研究,
建立了不同水文测站之间水位、流量以及外界影响因素之间的关系模型,由此
进行了水文预测。本文还研究了影响水文预测精度因素的特性,并且采用了增
加影响因子以及分类选取训练集合等方法对预测模型进行改进,对比研究了不
同条件下神经网络模型在预测中的表现。
【关键词】神经网络缺失值插补水位预测附加动量法

III
Abstract
Fresh water is a kind of scarce resource in modern society. The distribution of fresh water all
over the world is uneven and with the development of the population, the demand of fresh water
also has sharply increased, people will face more difficult in use of fresh water. When the challenge
is under way, in some sense, we must handle with the contradiction between the highly growth
demand of fresh water and sustainable development of the use of nature resource.
Research in the Hydrological Sciences has reach a high level, and scientists focus on two branch of
this field, the prediction of water’s level and flow. In order to get more certification to prove the
decision about flood protection, or the management of water resource, we should use more
scientific methods in the field of Hydrological research. Many scientists have dedicated to this field
and get a lot of achievement.
Nowadays, with the development of the work, more and more researchers begin to
use this method in the field of Hydrological research. Using works can fit any shape of
curves, in consider of the nonlinear feature of Hydrological data, this paper use the Back
Propagation work, so called BP-work, to do some research.