基于神经网络的中长期径流预报时间尺度研究

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为探究预报时间尺度选择对中长期径流预报精度的影响,以长江流域上游的寸滩站和宜昌站、中游的螺山站和汉口站以及下游的大通站各33年的流量资料为基础,采用人工神经网络方法,分别选取年、季、月、旬及3日五个预报时间尺度,以1981-2000年作为率定期,2001-2012年作为验证期,对5个水文站的径流进行模拟和预报,并比较其计算结果误差.研究结果表明,随着预报时间尺度的加大,径流模拟和预报的误差先增大后减小,从整体水平来看,月尺度的计算误差最大,3日尺度和年尺度的误差最小.研究结果对实际径流预报工作具有一定的指
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