【摘 要】
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中小河流的径流量表现出十分复杂的变化特征,如高度非线性、多时间尺度特征、时频序列,严重影响预测的准确性.由于常规的分析法难以建立有效的预测模型,所以为了提高预测精度
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科研项目《黑龙江省灌区水资源动态预测方法与应用研究》（11551044）.
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中小河流的径流量表现出十分复杂的变化特征,如高度非线性、多时间尺度特征、时频序列,严重影响预测的准确性.由于常规的分析法难以建立有效的预测模型,所以为了提高预测精度,提出了一种改进小波神经网络的来水量预测模型,利用非线性小波函数取代了BP神经网络通常用的Sigmoid函数作为隐含层节点的传递函数,有效地避免神经网络结构设计的盲目性,同时也有更强的学习能力且精确更高.取实例建模分析,并建立BP网络模型与之比较,结果表明,小波神经网络提高了径流量预测精度.
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