【摘 要】
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为解决传统方法难以可靠预报雨量站分布不均匀流域的次降雨径流量这一水文预报难题，探讨了人工神经网络模型用于该类水文预报问题的可能性。实例研究表明，以次暴雨量及其前期影
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院
【出 处】
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西北农林科技大学学报(自然科学版)
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为解决传统方法难以可靠预报雨量站分布不均匀流域的次降雨径流量这一水文预报难题，探讨了人工神经网络模型用于该类水文预报问题的可能性。实例研究表明，以次暴雨量及其前期影响雨量为输入，次暴雨径流总量（净雨量）为输出的BP网络模型，预报的相对误差比蓄满产流模型预报的相对误差平均低9.2%，这说明，人工神经网络模型可作为雨量站分布不均匀等雨量观测存在系统偏差或不足流域的降雨径流预报模型。
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