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由于影响因素的复杂性,预测降水量具有相当的难度.在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上,用BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型,根据前3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测,结果认为其准确率为84%,合格率为100%.
降水量的BP人工神经网络预测模型及其应用
【摘 要】
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由于影响因素的复杂性,预测降水量具有相当的难度.在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上,用BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型,根据前3个月降
【机 构】
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西北农林科技大学中国科学院水利部水土保持研究所,水利与建筑工程学院
【出 处】
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西北农林科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2001年4期
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