姜红梅
- 作品数：4 被引量：48H指数：3
- 供职机构：河海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：水利工程天文地球更多>>
- 基于土地利用与地表覆盖遥感信息的洪水过程模拟被引量：10
- 2004年
- 基于数字流域平台,将遥感技术获取的土地利用和地表覆盖1km栅格信息与数字高程模型数据进行空间配准,由此直接提取新安江模型参数IMP(不透水面积比),并通过构建林地面积比与新安江模型参数SM(土壤自由水蓄水容量)的关系间接确定各子流域的SM值.汉江褒河流域24场洪水实例研究表明:采用半分布式水文模型,15场洪水的确定性系数增大,22场洪峰流量相对误差显著降低;SM对洪峰流量的影响要比对确定性系数的影响大.
- 姜红梅任立良安如袁飞王美荣
- 关键词：数字高程模型数字流域土地利用地表覆盖遥感
- 降水空间不均匀性对径流过程模拟的影响被引量：11
- 2004年
- 应用数字高程流域水系模型,通过子流域和网格2种空间离散方式,采用传统的子流域法、雨量插值子流域法、逐个网格法3种雨量数据输入处理方法,分别作日流量模拟与洪水过程模拟,模拟过程与实测水文过程相比较表明:日模中3种雨量处理方法计算精度相当,次模中逐个网格法优于传统子流域法和雨量插值子流域法;降雨空间分布不均匀性考虑得越充分,水文过程模拟精度越高。
- 姜红梅任立良袁飞
- 关键词：降水径流洪水子流域
- 数字流域平台上水文过程与模型参数的空间不均匀性研究
- 该文基于褒河流域栅格数字高程模型DEM(Digital Elevation Model)数据,采用数字高程水系模型DEDNM(Digital Elevation Drainage Network Model),自动生成河...
- 姜红梅
- 关键词：数字水文模型
- 文献传递
- MATLAB神经网络工具箱在径流模拟中的应用被引量：24
- 2003年
- 选择汉江上游回水河流域为研究区域 ,运用美国Mathworks公司发布的MATLAB神经网络工具箱构建BP神经网络 ,采用traingdm函数 (动量梯度下降反向传播算法 )、trainlm函数 (Leverberg -Marquart优化方法 )和train br函数 (Leverberg -Marquart优化方法结合贝叶斯正则化方法 )来训练BP网络 ,进行日流量模拟 ,并比较 3种算法的模拟精度。结果表明 :使用MATLAB神经网络工具箱可以快速、高效地构建BP神经网络 ,并应用于径流模拟中 ;神经网络工具箱提供的大量网络构建函数、快速学习算法和友好的图形界面大大缩短了神经网络的建模时间 ,使网络设计者摆脱繁琐的编程工作 ,将研究重点转移到如何优化网络配置、提高网络学习效率、推广能力和仿真效果上来 ;在回水河流域 ,采用trainbr函数训练的网络模拟径流的精度较traingdm函数和trainlm函数的精度高。
- 袁飞任立良姜红梅季成康
- 关键词：径流模拟神经网络计算方法程序设计
