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根据径流量的影响因素往往具有滞后性的特点,在构建神经网络时,从模型复杂度、训练精度、预测精度等方面综合分析了该特性的影响大小,获得了分析滞后性影响的方法。实例表明该方法能够准确判断出滞后时段的大小,为提高径流预报的准确性提供了一条有效的途径。
人工神经网络在径流影响因子滞后性研究中的应用
【摘 要】
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根据径流量的影响因素往往具有滞后性的特点,在构建神经网络时,从模型复杂度、训练精度、预测精度等方面综合分析了该特性的影响大小,获得了分析滞后性影响的方法。实例表明
【机 构】
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西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,汉江水电开发有限责任公司,西北勘测设计研究院,西北电力设计研究院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年30期
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