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根据枯季径流的特点,采用多元线性回归模型模拟了先验分布和似然函数,建立了基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报模型。与传统枯季径流预报方法相比,该方法预报精度高,能以概率分布形式定量描述预报的不确定性,为水量调度提供了科学的决策依据,实例应用表明,效果理想。
基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报研究
【摘 要】
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根据枯季径流的特点,采用多元线性回归模型模拟了先验分布和似然函数,建立了基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报模型。与传统枯季径流预报方法相比,该方法预报精度高,能
【机 构】
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中国水利水电科学研究院水资源研究所
【出 处】
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水电能源科学
【发表日期】
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2008年03期
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