【摘 要】
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文章选择和田河支流玉龙喀什河作为研究对象,构建BP神经网络模型,对玉龙喀什河年径流及相关气象资料行径流模拟研究,结果表明:BP人工神经网络模型收敛速度快,预报精度高,为该
【机 构】
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新疆新水力科技发展有限公司,西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,
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文章选择和田河支流玉龙喀什河作为研究对象,构建BP神经网络模型,对玉龙喀什河年径流及相关气象资料行径流模拟研究,结果表明:BP人工神经网络模型收敛速度快,预报精度高,为该领域研究提供了新的思路。
This paper chooses the Yulong Kashgar tributary of the Hetian River as the research object, constructs the BP neural network model, and studies the runoff simulation of annual runoff and related meteorological data of the Yulong Kashi River. The results show that the BP artificial neural network model has the advantages of fast convergence and high prediction accuracy, and is The research in this field provides a new way of thinking.
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