《表7 BP神经网络分类模型检验样本输出结果》

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《基于BP神经网络的多因子洪水分类研究》

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注:洪水类别中1代表高水；2代表中水；3代表低水。

由表6—7可知，此BP神经网络训练样本与检验样本的分类结果和实际结果完全一致。从表8中可以看出，不同类型洪水对应的平均降雨和平均洪峰都具有明显的差别，符合实测降雨及洪峰发生规律。由此可见，此网络模型的映射能力较高，完全能够进行正确分类。所以，利用BP神经网络解决洪水的实时分类问题是完全可行的，可以准确地判断流域洪水所属类型。