基于BP神经网络模型的昌江流域洪水预报

钟 聪，王永文，2，刘卫林，2，吴美芳，程永娟

(1.南昌工程学院 水利与生态工程学院，江西 南昌 330000；2.江西省水文水资源与水环境重点实验室， 江西 南昌 330000；3.景德镇市水文局，江西 景德镇 333000)

洪水预报是防洪非工程的关键措施之一，其预报精度对水利工程的调度运行和防洪救灾的实施有着重大影响[1]。洪水预报应用传统的预报方法之外，还可以采用人工神经网络模型进行洪水预报。神经网络模型在洪水预报中有着广泛的应用[2]。金保明等[3]应用了基于反向传播算法的神经网络模型对闽江支流崇阳溪流域进行洪水预报；刘欢等[4]进行了基于BP神经网络模型的河道洪水反向演算研究；王竹等[5]根据大伙房流域特点提出了一种半分布式BP神经网络洪水预报模型。该模型本质上是一种“黑箱”统计模型[6]，通过控制变量法率定BP人工神经网络的参数，结果表明可以获得一个较好的预报精度[7]。昌江流域目前采用的仍然是传统的洪水预报方法，即新安江模型和马斯京根模型，但是，由于流域内在2019年新建成了浯溪口水利枢纽工程，改变了流域水文特性，需要重新调整水文预报模型。因此，本文构建了人工神经网络模型，以昌江流域为例验证了该模型在一定程度上具有准确性和实用性。

1 研究区域概况

昌江主河道长254.0km，东北邻新安江、秋蒲河、青弋江，西毗潼津河，南靠饶河，似扇形。浮梁县境内的潭口水文站以上为上游，潭口水文站至景德镇市城区内的渡峰坑水文站河段为中游，渡峰坑水文站以下至鄱阳县姚公渡为下游。……