【摘 要】
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受四川盆地地形与北部秦岭山脉的影响,达州市河流众多,洪灾频频发生,每次洪灾都给达州市政府和人民带来巨大的经济损失和惨重的人员伤亡。文中以四川省达州市州河流域为研究
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受四川盆地地形与北部秦岭山脉的影响,达州市河流众多,洪灾频频发生,每次洪灾都给达州市政府和人民带来巨大的经济损失和惨重的人员伤亡。文中以四川省达州市州河流域为研究对象,采用达县水文站月平均流量作为洪水属性,提出了一种基于PSO算法优化的神经网络,并建立了洪水预报模型。通过实验仿真对比,其预报精度高于传统的BP神经网络,具有预报结果合理、相对误差小、收敛速度快、预报精度高等优点,从而能更有效地帮助防汛部门预报洪水,降低洪水带来的风险,还能够为达州市的防汛工作提供一定的参考意见。
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