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摘要:
传统BP网络模型在模式识别、电力负荷预报、水文现象的模拟及预报等领域得到了广泛的应用.但传统BP网络模型存在隐含层结构难以确定和网络结构物理概念不明确等问题.本文利用水量守恒及槽蓄关系,建立了能够反映水流运动基本特征的神经网络模型(MCR-ANN)并用于河网水情的模拟及预测.应用结果表明:该网络物理概念清晰,避免了传统BP网络在隐含层结构难以确定和河网结构物理概念不明确等的不足,模拟效果较好.
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文献信息
篇名 河网水情预报的神经网络模型及应用
来源期刊 应用基础与工程科学学报 学科 工学
关键词 河网 神经网络 水情预报
年,卷(期) 2000,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 179-186
页数 8页 分类号 TV1|TP1
字数 4738字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-0930.2000.02.009
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李荣 3 119 3.0 3.0
2 李义天 武汉水利电力大学泥沙实验室 7 180 5.0 7.0
3 曹志芳 武汉水利电力大学泥沙实验室 2 41 2.0 2.0
传播情况
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期刊影响力
应用基础与工程科学学报
双月刊
1005-0930
11-3242/TB
16开
北京大学老地学楼110室
1993
chi
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2121
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3
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