基于小波变换和GRNN神经网络的径流模型在雅砻江流域中的应用

摘要

对雅砻江甘孜站控制流域月降水量和气温做 Harr小波变换 ,并作为 GRNN神经网络的输入 ,对雅砻江甘孜站径流进行模拟和预测验证 ,效果较好。但该模型对气温变化不敏感。故应用不引进小波变换的 GRNN神经网络模型 ,并采用全球变化成果 ,在不同的气候情景下 ,对甘孜站径流进行预测。结果表明 ,在未来一段时间内 ,甘孜站径流量会有一定程度的增加。径流量对气温的响应不同于西北内陆河流域 ,原因是该流域月径流量随气温的升高而增加。可利用该模拟对甘孜站径流进行反延或预测 ,并利用甘孜、温波二站径流量关系 ,计算温波站径流量 。