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BP神经网络模型结构对漫湾径流预报精度的影响研究
被引:4
作者:
程春田
孙英广
林剑艺
机构:
[1] 大连理工大学土木水利学院
来源:
关键词:
径流中长期预报;
人工神经网络;
前馈反向传播模型;
D O I:
暂无
中图分类号:
TV121 [径流];
学科分类号:
摘要:
以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报。为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径流序列的最佳神经网络模型结构。实际应用表明,使用该结构的模型在实际预报过程中取得了良好的效果。
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