【摘 要】
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径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题。现行的径流预报方法很多，传统的有时间序列法，多元回归分析法等，这些方法虽然简单易用，但是如果预报对象提供的样本容量
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径流中长期预报长期以来一直都是人们关注的热点研究问题。现行的径流预报方法很多，传统的有时间序列法，多元回归分析法等，这些方法虽然简单易用，但是如果预报对象提供的样本容量偏小或者因子选择不够合理．都会造成预报精度偏差过大，难于有效的指导工程应用。鉴于此，本文提出一种改进的采用局部回归的Elman神经网络方法，并应用到凤滩水库优化调度的径流预报中。结果表明．与回归分析法、BP网络相比较，该方法不仅提高了算法的效率，而且提高了预报的精度，在径流预报中具有有效性和优越性。
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