基于BP人工神经网络和情景模拟组合的径流变化归因识别方法

摘要

本发明公开了一种基于BP人工神经网络和情景模拟组合的径流变化归因识别方法，包括以下步骤：筛选关键驱动因子；对关键驱动因子数据并进行规范化处理；建立关键驱动因子到径流的BP人工神经网络；设计情景，模拟对应情景下的径流；组合不同情景，计算驱动因子对径流变化的独立影响。本发明依据流域水量平衡关系细化了变化环境下径流变化的驱动因子，有效保证了驱动因子与径流的物理关系，建立起各驱动因子到径流的非线性映射关系，对不同情境下的径流组合以考虑因子间影响，从而实现对变化环境下径流变化归因定量识别。