【摘 要】
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水文要素预测是水资源管理中重要的基本内容.而径流预报又是水文要素预测的一个重要组成部分,其精度与预见期直接关系到水资源利用的规划方案评价,决策和运行管理的效果与成
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水文要素预测是水资源管理中重要的基本内容.而径流预报又是水文要素预测的一个重要组成部分,其精度与预见期直接关系到水资源利用的规划方案评价,决策和运行管理的效果与成败.提高径流预报的精度显然能为水资源全理规划调度提供有效的理论根据.为了将人的经验反映到系统中,该文在人工神经网络基本理论,模糊模式识别部分基本理论的学习探讨基础上,提出了一种模糊模式识别神经网络预报模型.它综合了人工神经网络和模糊集理论各自的优点,提高了系统的学习能力和知识表达能力.在权重调节时,则加入了附加动量项以起到平滑梯度方向的剧烈变化,增加算法稳定性的作用.所给算法为最速下降-共轭梯度法,即采取梯度方向和共轭梯度方向交替寻优的方法,克服了梯度下降法在极值点附近收敛速度慢的缺点.最后,通过实例计算,取得了较好的结果.从而验证了该模型的可行性以及所给算法的有效性,也为径流预报提供了一条值得探索的新途径.
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