【摘 要】
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为满足三岔河流域经济调度运行实践需求,采用最近邻回归（NNBR）和人工神经网络（ANN）算法对流域的径流演变特征与趋势进行多时间尺度预测。预测值与实测数据对比分析表明：采用最近邻
【机 构】
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贵州省水利科学研究院,西北农林科技大学
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金（37809506）
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为满足三岔河流域经济调度运行实践需求,采用最近邻回归（NNBR）和人工神经网络（ANN）算法对流域的径流演变特征与趋势进行多时间尺度预测。预测值与实测数据对比分析表明：采用最近邻回归（NNBR）模型进行径流预测,其预测值的准确性和可靠性较ANN神经网络模型高,与实测数据拟合性更好,更贴近径流实际,可为三岔河流域生态保护和水资源配置及可持续发展提供科学辅助决策数据支撑。
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