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弹性BP神经网络与季节性AR模型在水文序列预报中的比较研究
【机构】 南京大学水科学系；
【摘要】 本文基于黄河利津站51年612个月的月径流资料,采用了弹性BP算法,建立了BP神经网络模型用于来进行季节性预报,并与传统的季节性自回归模型做了比较。研究结果表明,BP神经网络可以建立可靠,合理的模型,取得良好的预报精度。比较结果表明其预报精度优于传统的季节性自回归模型。
- 【会议录名称】 环境变化与水安全——第五届中国水论坛论文集
- 【会议名称】第五届中国水论坛
- 【会议时间】2007-11-10
- 【会议地点】中国江苏南京
- 【分类号】P338
- 【主办单位】中国自然资源学会水资源专业委员会、中国地理学会水文地理专业委员会、中国水利学会水文专业委员会、中国水利学会水资源专业委员会、中国可持续发展研究会水问题专业委员会