典型下垫面径流系数预测的神经网络方法研究

根据5种典型下垫面的径流系数的实测数据,运用LM(Levenberg-Marquardt)BP算法的神经网络模型,建立了径流系数与影响因素关系间的S型/S型数学模型。用该方法对不同降雨条件下每种下垫面的径流系数进行了预测,并与传统方法进行了比较。结果表明,该模型的预测精度更高。