【摘 要】
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实时校正的核心是校正系统要能及时发现形成误差的原因及误差发生的地点，及时在发生误差的地点进行有效的校正。这样才能同时兼顾预报精度与预见期的矛盾。为此，需要测报系统内
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实时校正的核心是校正系统要能及时发现形成误差的原因及误差发生的地点，及时在发生误差的地点进行有效的校正。这样才能同时兼顾预报精度与预见期的矛盾。为此，需要测报系统内有较多的量测点(如水位点)，直接或间接量测尽量多的状态变量。那些只利用出口断面实测值进行校正的方法其新息太少，在预见期与预报精度上难以兼顾。卡尔曼滤波法要求条件比较苛刻，往往要进行特殊处理以满足这些条件。在水情测报系统中进行适当简化也可以取得很好的效果；其它实时校正方法如实测流量代入法、误差预测法、模型参数动态识别法主要用于小流域，因为他们只对出口流量进行修正。如在大系统、大流域上应用，往往会损失较多的预见期，在预报精度与预见期两者之间不能兼顾。 本文利用清江地区恩施流域1996—1999年共四年水文资料20余场洪水进行网络的训练、预测和校正，初步证明了人工神经网络在实时校正领域具有一定的可行性。 在研究过程中，作者发现：在把人工神经网络运用到水文实时校正领域的过程中，分析(洪水分类)的技术途径比之综合更能取得较好的效果。 本文同时也讨论了作为训练样本的洪水的选取原则。作者在研究过程中发现训练样本选取的是否得当对水文校正的能否成功和网络的稳定性有着重要的作用，为此专门讨论了选取原则的问题，得到了具有一定实用价值的结论。可以作为水文实时校正的一种新思路与读者商榷。
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