【摘 要】
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神经网络由于对非线性复杂系统具有高度的模拟和逼近功能，而被广泛应用于各种领域。本文基于BP神经网络构建了玉门市白杨河水库汛期旬入库流量预报模型，用前三旬的实测入库流量作为神经网络模型的输入，预报下一旬水库来水。利用2004年实测资料与预报数值进行对比分析，取得较好预报结果，合格率达84.2％，接近国家标准规定的甲级预报水平，预报精度较理想；可为白杨河水库运行调度方案的制定提供一定理论依据，并对于生
【机 构】
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兰州大学西部环境教育部重点实验室 兰州 730000 兰州大学信息科学与工程学院 兰州 73000
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神经网络由于对非线性复杂系统具有高度的模拟和逼近功能，而被广泛应用于各种领域。本文基于BP神经网络构建了玉门市白杨河水库汛期旬入库流量预报模型，用前三旬的实测入库流量作为神经网络模型的输入，预报下一旬水库来水。利用2004年实测资料与预报数值进行对比分析，取得较好预报结果，合格率达84.2％，接近国家标准规定的甲级预报水平，预报精度较理想；可为白杨河水库运行调度方案的制定提供一定理论依据，并对于生产实践具有实际参考意义。
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本文以日本富士川流域为研究对象，在四种不同的DEM分辨率条件下采用分布式水文物理模型BTOPMC分别对1993年9月的一场洪水进行了模拟，并对各种分辨率条件下所得的模型参数进行了对比。结果表明，DEM分辨率的高低对分布式水文物理模型的参数具有很大的影响。
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