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感潮河段水位过程同时受径流、潮流影响，其预报较为困难，将水位过程视为时间序列，用不同的模型进行了预报比较，认为以潮汐作用为主的水位预报可采用神经网络模型，对高水位预报可采用ＡＲＭＡ（２，１）模型，而对洪水作用为主的河道，各模型的预报能力均有待提高。
感潮河段水位过程预报探讨
【摘 要】
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感潮河段水位过程同时受径流、潮流影响，其预报较为困难，将水位过程视为时间序列，用不同的模型进行了预报比较，认为以潮汐作用为主的水位预报可采用神经网络模型，对高水位预报可采
【机 构】
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浙江省钱塘江管理局,浙江省水利疏浚工程处
【出 处】
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水科学进展
【发表日期】
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2000年3期
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