【摘 要】
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及时准确地预报洪水过程一直是防洪决策指挥中的关键支撑技术,近几十年伴随着系统科学的发展,水文领域也逐渐从以相关图、谢尔曼单位线、马斯京根法为代表的传统预报方法过渡
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及时准确地预报洪水过程一直是防洪决策指挥中的关键支撑技术,近几十年伴随着系统科学的发展,水文领域也逐渐从以相关图、谢尔曼单位线、马斯京根法为代表的传统预报方法过渡到系统与传统方法相结合的方法,系统分析的许多概念和方法也逐步引入水文学中,创造了一批水文预报模型.本文尝试着用模糊因果聚类分析来减少这种突变性而突显各组历史资料所含的共性,并与人工神经网络组合成一个复合的模式识别模型.这两种方法都是模式识别技术,前者先虑掉突变状况,后者再模拟目前还不能充分揭示的水文各因素内部的关系,从而提高水文预报精度.
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