【摘 要】
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基于多层前向人工神经网络理论 ,通过GA BP混合算法 ,使用黄河上游兰州水文站 45年实测降雨和径流序列资料 ,建立了降雨—径流预测的GA BP神经网络模型。研究表明 ,仅用预报
【机 构】
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四川大学水电学院,黄河水文水资源研究所
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基于多层前向人工神经网络理论 ,通过GA BP混合算法 ,使用黄河上游兰州水文站 45年实测降雨和径流序列资料 ,建立了降雨—径流预测的GA BP神经网络模型。研究表明 ,仅用预报前时段的降雨和径流作为输入 ,来实现下时段的径流预测 ,其预报精度较差 ,但在预报期内有一定精度的降雨预报输入时 ,所建模型对下时段的径流预测 ,与传统的统计建模方法相比 ,预报精度较高 ,能较好地反映黄河上游区的降雨—径流规律 ,可应用于实际需要。
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