人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用

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中文摘要：本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上,提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(Error Back Propagation with Peak Recognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时,偏重大值误差,即大值误差对权重的修改起主要作用.这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高,从而保证了洪峰预报的可靠性,为防洪决策提供了科学的依据.

作者：

李鸿雁、刘寒冰、苑希民、刘树坤

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作者单位：

吉林大学(吉林长春)

中国水利水电科学研究院(北京)

关键词：

人工神经网络洪水预报洪峰预报峰值识别非工程防洪措施

主办单位：

中国水利学会

会议名称：

中国水利学会水力学专业委员会2002年年会

会议时间：

2002-04-01

会议地点：

西安

会议母体文献：

中国水利学会水力学专业委员会2002年年会论文集

页码：

312-320

出版时间：

2002