【摘 要】
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传统 BP网络模型在模式识别、电力负荷预报、水文现象的模拟及预报等领域得到了广泛的应用 .但传统 BP网络模型存在隐含层结构难以确定和网络结构物理概念不明确等问题 .本文
【机 构】
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浦东新区水利局,武汉水利电力大学泥沙实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金委;水利部重大研究资助项目
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传统 BP网络模型在模式识别、电力负荷预报、水文现象的模拟及预报等领域得到了广泛的应用 .但传统 BP网络模型存在隐含层结构难以确定和网络结构物理概念不明确等问题 .本文利用水量守恒及槽蓄关系 ,建立了能够反映水流运动基本特征的神经网络模型 ( MCR- ANN)并用于河网水情的模拟及预测 .应用结果表明 :该网络物理概念清晰 ,避免了传统 BP网络在隐含层结构难以确定和河网结构物理概念不明确等的不足 ,模拟效果较好
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