【摘 要】
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河流水位预测一直以来都是水文预报中研究的热点。河流水位变化不定，具有时间上和空间上的变化性、多维性、动态性和不确定性等，给水位预测带来了挑战。本文综合考虑河流水位时
【机 构】
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济南市勘察测绘研究院,山东省城市空间信息工程技术研究中心,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,天津测绘院
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河流水位预测一直以来都是水文预报中研究的热点。河流水位变化不定，具有时间上和空间上的变化性、多维性、动态性和不确定性等，给水位预测带来了挑战。本文综合考虑河流水位时空信息，建立基于时空序列的RBF神经网络预测模型来预测河流水位。实验中预测了金沙江下游向家坝水文站的水位信息，并将实验结果与其他多种水位预测方法比较，实验结果显示基于时空序列的RBF神经网络模型在河流水位预测中具有较高精度，证明了方法的可行性。
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