中澳长江防洪及管理项目中引进水文Urbs模型,综合介绍了Urbs模型的基本原理以及在长江流域的应用情况。Urbs模型充分考虑流域下垫面水文特性的空间差异对流域降雨径流形成的影响,将流域分成若干个子分区,在各子分区上分别进行产汇流模拟并分段演算至流域出口断面。该模型是继新安江模型、API模型后在长江流域广泛适用的一种新的水文模型,对于长江水文预报中采用多模型比较,提高降雨径流预报精度,特别是无资料地区,具有较大的实用价值。
为找出沂河流域最优水文降雨预测模型,本文基于极限学习机模型(ELM)、BP神经网络模型和小波变化神经网络模型(WANN),运用3种不同模型模拟了日降雨,并与实测数据对比。结果表明:ELM模型与实测值的拟合方程斜率为1.2971,更接近于1,误差最低,且与实测值的一致性最高,可作为当地水文降雨预报的计算模型,为当地防洪预测提供科学的理论依据。
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