【摘 要】
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本文利用人工神经网络,选取(SL250-2000)中的确定性系数作为目标函数,建立了根据上游和当地水情预报当地洪水水位的预报模型.为了提高网络训练速度和预报可能产生的超过历史水位的情况,对预报模型输入层和输出层的数据给出了规范化处理方法.选择珠江三角洲北江上的清远和芦苞水位站资料,对人工神经网络洪水水位预报模型进行了检验.检验结果表明,在合理选择输入层单元数据和预见期的情况下,该模型可以取得较好的
【机 构】
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河海大学海洋学院,江苏,南京,210098 河海大学理学院,江苏,南京,210098
【出 处】
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2004年江苏省海洋湖沼学会第一届青年学术研讨会
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本文利用人工神经网络,选取<水文情报预报规范>(SL250-2000)中的确定性系数作为目标函数,建立了根据上游和当地水情预报当地洪水水位的预报模型.为了提高网络训练速度和预报可能产生的超过历史水位的情况,对预报模型输入层和输出层的数据给出了规范化处理方法.选择珠江三角洲北江上的清远和芦苞水位站资料,对人工神经网络洪水水位预报模型进行了检验.检验结果表明,在合理选择输入层单元数据和预见期的情况下,该模型可以取得较好的预报成果.
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