【摘 要】
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本文的水文学文献上首次应用人工神经网络模型（ＡＮＮ）对广东省目前最大的飞来峡水电枢纽工程控制水文站北江横石站的日均及逐时流量进行了预报，资料包括５年洪水季节的逐时流量和全年的
【机 构】
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中山大学河口海岸研究所,华南理工大学自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金,广东省自然科学基金资助项目
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本文的水文学文献上首次应用人工神经网络模型（ＡＮＮ）对广东省目前最大的飞来峡水电枢纽工程控制水文站北江横石站的日均及逐时流量进行了预报，资料包括５年洪水季节的逐时流量和全年的日均流量。研究表明能有效的模拟非线性的实际水文系统。本文提出的模型与现有的ＣＡＲ，ＡＲ和ＲＷＴＬ等线性模型进行了比较。为此鉴别了１４９个模型，ＡＮＮ模型在明显的增加了预报长度同时提高了预报精度。
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