【摘 要】
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研究三峡水库运行后洞庭湖水位的变化情况,对洞庭湖湿地修复具有重要意义.本文利用三峡出库流量和对应时间段的城陵矶水位数据作为训练样本,基于Levenberg-Marquardt优化算法
【机 构】
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湖南大学环境科学与工程学院,长沙;湖南大学环境生物与控制教育部重点实验室,长沙
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研究三峡水库运行后洞庭湖水位的变化情况,对洞庭湖湿地修复具有重要意义.本文利用三峡出库流量和对应时间段的城陵矶水位数据作为训练样本,基于Levenberg-Marquardt优化算法建立一个模拟精度较高的四层BP神经网络.并运用该网络对2010年10月份城陵矶水位进行了预测,结果表明:实测值的变化趋势与预测值的变化趋势基本一致,最大误差为3.89％,平均误差为0.91％,所建立的四层BP神经网络的能有效地应用于洞庭湖水位的预测及变化趋势的预报系统中.
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