摘要：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trainbr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.http://www.cqvip.com//QK/91504X/200306/7982151.html

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