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文章分析了BP神经网络结构对预报精度的影响，并提出了相应的改善方法：（1）对于简单的单输出网络预报模型，输入层神经元设置为3个时，取得较好的预报精度；（2）隐含层单元数的确定中，试算法优势明显；（3）采用COS型变换对实测数据进行处理，可以提高数据平滑度，有利于提高预报精度；（4）在网络训练中采用增设监控样本的方法可以防止过适应现象的产生。文章最后将BP网络应用于白杨河水库进行入库流量中长期水文预报，取得了较好的预报结果，合格率达84．2％，接近国家标准规定的甲级预报水平。