基于神经网络的灌区融雪型河源来水预报模型

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该文将神经网络理论应用于冰雪融水补给为主的河流来水过程的模拟与预报,研究并识别冰雪融水补给为主的河流来水变化过程与其影响因子之间的复杂非线性关系,为无调蓄设施灌区灌溉来水预报提供一种新的方法和途径。在此基础上将神经网络模型与传统回归模型进行了对比分析,并用于新疆塔什库尔干河流来水量预报,两模型预报结果与实测结果一致,神经网络模型模拟精度更高;神经网络模型在预报因素选择方面较回归模型简单,有成熟的理论基础。研究分析表明其成果完全可以应用于工程生产,解决灌区来水的预报难题,有较好的应用前景。
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