【摘 要】
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针对我国每年频繁发生的洪涝灾害及河流航道通行困难等问题，构建了一个基于时间序列神经网络的高精度的河流水位预报模型，该模型能够有效预测河流水位值，进而及时做出应急处理，减少对生命财产造成的损失。该模型采用湖北省武汉市某水位站2019年7月29日至2020年5月28日的逐时水位时间序列作为训练样本进行训练, 2020年5月29日至2021年8月28日的逐时水位组成的500个数据为测试样本进行检验。该模
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针对我国每年频繁发生的洪涝灾害及河流航道通行困难等问题，构建了一个基于时间序列神经网络的高精度的河流水位预报模型，该模型能够有效预测河流水位值，进而及时做出应急处理，减少对生命财产造成的损失。该模型采用湖北省武汉市某水位站2019年7月29日至2020年5月28日的逐时水位时间序列作为训练样本进行训练, 2020年5月29日至2021年8月28日的逐时水位组成的500个数据为测试样本进行检验。该模型的预测水位值与真实水位值之间的平均绝对误差为0.00663，均方根误差为0.08143，平均绝对百分比误差为0.23785%，预测精度极高，具有较强实际应用前景。
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