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根据5种典型下垫面的径流系数的实测数据,运用LM（Levenberg-Marquardt）BP算法的神经网络模型,建立了径流系数与影响因素关系间的S型/S型数学模型.用该方法对不同降雨条件下每种下垫面的径流系数进行了预测,并与传统方法进行了比较.结果表明,该模型的预测精度更高.
典型下垫面径流系数预测的神经网络方法研究
【摘 要】
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根据5种典型下垫面的径流系数的实测数据,运用LM（Levenberg-Marquardt）BP算法的神经网络模型,建立了径流系数与影响因素关系间的S型/S型数学模型.用该方法对不同降雨条件下每种
【机 构】
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西安理工大学水资源研究所,天津理工大学环境科学与安全工程学院,西安理工大学管理学院
【出 处】
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环境科学与技术
【发表日期】
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2007年5期
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