【摘 要】
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建立了排水管网液位的Elman神经网络预测模型，以液位和雨量的监测数据为输入，未来的液位值为输出。提前5、15、45和60min的预测平均绝对误差分别为2．07％、3．75％、8．39％和9．49％。与BP神
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建立了排水管网液位的Elman神经网络预测模型，以液位和雨量的监测数据为输入，未来的液位值为输出。提前5、15、45和60min的预测平均绝对误差分别为2．07％、3．75％、8．39％和9．49％。与BP神经网络对比，Elman神经网络的拟合和预测效果分别提升约23％和21％。结果表明，基于Elman神经网络的管网预测模型具有良好的预测效果，可以为建立排水管网的在线预测预警系统提供有效的方法支持。
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