【摘 要】
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本文借助历史加成法处理样本数据，并分别利用梯级-关联算法（CC）和误差反馈传播算法（BP）建立模型对黄河下游夹河滩水文站汛期含沙量进行预报。传统BP网络需要预先设定网络结构，预报
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室,水利部黄河水利委员会水文局
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本文借助历史加成法处理样本数据，并分别利用梯级-关联算法（CC）和误差反馈传播算法（BP）建立模型对黄河下游夹河滩水文站汛期含沙量进行预报。传统BP网络需要预先设定网络结构，预报过程虽利用了神经网络的内插特性，但其样本的处理方式和网络构建方式使得运算效率较低；CC算法仅要求初始网络含有输入层和输出层，通过运算不断向网络增加隐含节点，从而最大限度的减少了在网络构建过程中的主观因素。本文比较了当预报的峰值超出训练样本取值范围时两种算法的表现，结果显示：当预报的峰值为训练样本峰值的2．45倍时，二者均能实现较为
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