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对基于神经网络的洪水序列预测方法进行了研究。将动态学习率、惯性冲量方法改进的神经网络模型用于水文时间序列洪水预报中,提出以确定性系数最大为评价标准的参数优选方法。经两个洪水序列的实例研究结果表明,神经网络对于变化平缓的洪水序列,预报效果很好,对于彼动剧烈的复杂水文序列,洪水预报效果不如前者。
神经网络在洪水预测中的应用研究
【摘 要】
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对基于神经网络的洪水序列预测方法进行了研究。将动态学习率、惯性冲量方法改进的神经网络模型用于水文时间序列洪水预报中,提出以确定性系数最大为评价标准的参数优选方法
【机 构】
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温州大学数学与信息科学学院,温州大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2007年17期
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