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针对水文预测建模中输入因子过多而导致神经网络结构规模过大，泛化能力差的问题，利用主成分分析和贝叶斯正则化方法对神经网络进行改进，优化网络结构，从而提高泛化能力。以洮儿河流域镇西站年最大洪峰流量预测为例，研究结果表明，改进的神经网络预测方法与传统的神经网络方法相比，泛化能力有显著提高，而且网络的收敛也比较稳定。实际预测中效果良好。