基于改进型前馈神经网络的流域产流预报模型的研究

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在分析流域产流机制、影响因素和现行产流计算方法的基础上,首次取前期影响雨量、主产流历时、全过程面平均雨量和4个代表雨强计7个因子作为神经网络输入,直接以流域产流深作为神经网络输出,并针对传统BP算法的固有缺陷,采用混合GN-BFGS算法训练网络。实例验证了所建模型及算法的有效性和可行性。还对神经网络隐层单位数等进行了初步研究。
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