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提出了径流长期分级预报一种新的模式识别方法。该方法不直接描述径流形成的物理机制,而是通过Kohonen自组织神经网络对历史样本(径流级别及其影响因子集)的学习,识别出蕴含在样本中径流级别与其影响因子之间的规律性。辽宁省大伙房水库基于气象因素的汛期径流预报实践,表明了该方法的可行性和有效性。