【摘 要】
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分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC++语言调用
【机 构】
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兰州大学,兰州大学,黄河水利委员会,兰州大学
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分析了黄河源区枯季径流的影响因素,并选取基于枯季径流形成机理的、与径流相关性高的因子作为人工神经网络模型的输入,运用误差逆传播算法的多层前向网络,利用VC++语言调用随机函数克服了网络全局寻优的缺陷,建立了黄河源区枯季径流预报的BP模型.对黄河源区枯季径流长期预报的结果表明,ANN(7,1,15,1)模型预报结果精度高,容错能力强,是枯季径流预报的有效手段.
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