[发明专利]一种耦合神经网络和分布式VIC模型的水文预报方法及系统

摘要

本发明公开了一种耦合神经网络和分布式VIC模型的水文预报方法及系统，包括根据当前流域降雨量量、温度、地形、植被覆盖以及土壤品种信息，建立流域内各子流域的VIC模型；分析每个子流域前期实测径流序列与每个子流域当前实测径流序列的相关性，依据AIC准则，选取与每个子流域当前径流序列的相关性高于相关性阈值的序列集；将为每个子流域当前径流序列选取的预测序列集作为输入构建三层神经网络模型，对所述VIC模型模拟的每个子流域当前径流模拟序列进行校正；将校正后的各子流域的当前径流序列作为输入构建三层神经网络模型，对各子流域的径流序列进行汇流并校正得到流域出流序列。本发明可以提高水文预报精度。

主权项

一种耦合神经网络和分布式VIC模型的水文预报方法，其特征在于，包括：根据当前流域降雨量量、温度、地形、植被覆盖以及土壤品种信息，建立流域内各子流域的VIC模型，所述VIC模型用于模拟各子流域当前径流序列；分析每个子流域前期实测径流序列与每个子流域当前实测径流序列的相关性，依据AIC准则从每个子流域前期实测径流序列中选取与每个子流域当前径流序列的相关性高于相关性阈值的序列集；将为每个子流域当前径流序列选取的序列集作为输入构建三层神经网络模型，对所述VIC模型模拟的每个子流域当前径流序列进行校正；将校正后的各子流域的当前径流序列作为输入构建三层神经网络模型，对各子流域的径流序列进行汇流并校正得到流域出流序列；其中，三层神经网络独立运行多次，取区间值作为最终校正结果，三层神经网络用于概化大坝、水库或农业对流域的调蓄作用，提高水文预报精度。