【摘 要】
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结合实际资料,以改进的神经网络模型检验了小浪底-花园口区间洪水智能预报方法的可行性和精度的可靠性,并对出现个别较大误差的原因进行了分析.研究结果表明,采用遗传算法优
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结合实际资料,以改进的神经网络模型检验了小浪底-花园口区间洪水智能预报方法的可行性和精度的可靠性,并对出现个别较大误差的原因进行了分析.研究结果表明,采用遗传算法优化网络初始权重和引入峰值修正系数的改进BP算法进行洪水预报,其模型合理、算法可靠、精度较高.同时,为充分发挥神经网络对复杂系统映射的优势,建议:①加强水文观测力度,获得较为准确的观测资料,包括连续的水位、流量资料,洪峰传播时间以及区间入流等;②在实际应用中直接采用当前洪水数据作为训练样本,以使网络更能反映当前洪水的演进规律,并提高预报精度;③开
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