【摘 要】
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本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上 ,提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法 (ErrorBackPropagationwithPeakRecognizer ,简称BPPR) .该理论及算法在修改网络权重
【机 构】
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吉林大学,吉林大学,中国水利水电科学研究院,中国水利水电科学研究院 吉林长春130025,吉林长春130025,北京100038,北京100038
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本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上 ,提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法 (ErrorBackPropagationwithPeakRecognizer ,简称BPPR) .该理论及算法在修改网络权重时 ,偏重大值误差 ,即大值误差对权重的修改起主要作用 .这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高 ,从而保证了洪峰预报的可靠性
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