摘要:人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的计算模型,已广泛应用于模式识别、自动控制等许多领域。在数值预测方面,它不需要预先确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可进行预测。作者以龙羊峡水库入库径流为研究对象,将人工神经网络中的反向传播算法(简称B-P模型)应用于入库径流变化趋势的长期预测,并将其结果与常用的时间序列分析方法的计算结果进行比较,以分析人工
神经网络在径流预测领域应用的优越性及其应用前景。
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