5、城市雨水径流预测与基因表达分析研究

城市雨水径流预测与基因表达分析研究

城市雨水径流预测

城市和郊区的雨水径流会携带大量污染物进入切萨皮克湾，如石油、重金属、细菌、沉积物、农药和化肥等。随着切萨皮克湾流域的不断开发，雨水径流已成为该地区污染增长最快的来源。因此，对雨水径流进行评估和预测对于提高评估操作的性能、制定更好的水资源管理和规划至关重要。

研究区域与数据

研究区域聚焦于弗吉尼亚州亚历山大市的四英里溪。这条溪流长9.2英里，是波托马克河的直接支流，最终将水流带入切萨皮克湾。由于该地区高度城市化，周边社区和企业经常遭受洪水侵袭，因此径流预测对于防洪至关重要。
研究使用了美国地质调查局（USGS）的实时数据，包括2010年8月28日至12月4日期间120天的径流流量和水位高度数据。这些数据被分为70%用于训练、15%用于验证和15%用于测试。

神经网络架构

为了预测未来的径流流量，开发了两个基于神经网络的预测模型：
- 模型一 ：通过过去的径流流量和水位高度时间序列来预测未来的径流流量。数学表达式为 (y(t)=f(y(t - 1), \cdots, y(t - d), x(t - 1), \cdots, x(t - d))) ，其中 (y(t)) 是径流流量时间序列， (x(t)) 是水位高度时间序列。
- 模型二 ：仅通过过去的径流流量时间序列来预测未来的径流流量。数学表达式为 (y(t)=f(y(t - 1), \cdots, y(t - d))) 。

这两个模型都是两层前馈网络，隐藏层使用Sigmoid传递函数，输出层使用线性传递函数。网络使用抽头延迟