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本文在用人工神经网络BP模型对流域年均含沙量进行多因素建模过程中，对BP算法进行了改进，在学习速率η的选取上引进了一维搜索法，解决了人工输入η时，若η值过小，收敛速度太慢，η值过大，又会使误差函数值振荡，导致算法不收敛的问题，建模实践表明，改进后的BP算法可能使网络误差函数达到局部极小点，提高了算法的拟合精度。