《表3 BP网络模型Ⅱ检验结果》
BP神经网络由于其自身优良特性,为复杂问题提供了一条传统方法难以解决的新途径,而水库枯水季入库径流量与上游汛期降水量、汛末入库径流量和枯水季降水量等之间存在显著的相关关系,适合建立人工神经网络模型对其进行预报。实例表明,应用神经网络模型进行枯水季入库径流预报,误差小,精度高。
图表编号 | XD00148462800 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.15 |
作者 | 刘爱丽 |
绘制单位 | 华北水利水电大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
BP神经网络由于其自身优良特性,为复杂问题提供了一条传统方法难以解决的新途径,而水库枯水季入库径流量与上游汛期降水量、汛末入库径流量和枯水季降水量等之间存在显著的相关关系,适合建立人工神经网络模型对其进行预报。实例表明,应用神经网络模型进行枯水季入库径流预报,误差小,精度高。
图表编号 | XD00148462800 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.03.15 |
作者 | 刘爱丽 |
绘制单位 | 华北水利水电大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |