【摘 要】
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在分析各自优缺点基础上,建立了神经网络与马尔可夫模型相结合的预测模型。根据该模型对辽河新民段2011-2020年径流量进行预测,并进一步对河道生态用水量进行可靠性分析,取得
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在分析各自优缺点基础上,建立了神经网络与马尔可夫模型相结合的预测模型。根据该模型对辽河新民段2011-2020年径流量进行预测,并进一步对河道生态用水量进行可靠性分析,取得了较理想的预测结果。神经网络与马尔可夫链的结合,可避免考虑其它多种影响因素,具有较强的科学性和实验性,可用于河道生态环境用水可靠性评价。
Based on the analysis of their respective advantages and disadvantages, a prediction model based on neural network and Markov model is established. Based on this model, the runoff of Xinmin Section of Liaohe River from 2011 to 2020 was predicted, and the reliability of ecological water use of the channel was further analyzed, and the ideal forecast result was obtained. The combination of neural network and Markov chain can avoid considering a variety of other influencing factors, has strong scientific and experimental, and can be used for the water reliability assessment of river ecological environment.
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