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鉴于下边界条件对水动力洪水预报模型精度的影响,采用提高下边界条件的质量来提高洪水预报精度,在同时受径流和潮流影响的感潮河段,水位流量关系复杂,利用BP神经网络,通过建立试验流域上、下游站水位与下边界断面水位变化率之间的相关关系作为水动力洪水预报模型的下边界条件,在长江流域大通至南京段的水动力洪水预报模型中的应用表明,该方法预报精度较高。