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人工神经网络误差反传前馈网络(BP神经网络)在水科学领域应用最为广泛.运用BP神经网络对黄河下游引黄水量进行了预测,采用1983～1992年资料建立了引水量与降水量、灌溉面积、灌溉定额的多元线性回归模型,对计算的引黄水量进行比较.结果表明,BP法精度明显高于线性回归法.
人工神经网络在黄河下游灌区的应用研究
【摘 要】
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人工神经网络误差反传前馈网络(BP神经网络)在水科学领域应用最为广泛.运用BP神经网络对黄河下游引黄水量进行了预测,采用1983～1992年资料建立了引水量与降水量、灌溉面积、灌
【机 构】
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武汉大学水利水电学院
【出 处】
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人民黄河
【发表日期】
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2004年1期
【基金项目】
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中国科学院知识创新工程项目
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