《表1 南京站日平均潮位预报模型率定结果》
采用广义线性回归方法和三层BP人工神经网络方法逼近式(3),广义线性回归方法和三层BP神经网络方法的原理与计算方法参见文献[11]。采用2010—2017年汛期(5月1日—9月30日)实测大通站流量资料和南京站潮水位资料率定和验证模型(2016,2017年汛期为验证期),其中在逼近式(3)的三层BP神经网络模型中,神经元激活函数取Singmoid函数,隐节点数经试算取为4。采用广义线性回归方法和三层BP人工神经网络方法分别建立的南京站日平均潮位预报模型率定和验证结果如表1,2所示。
图表编号 | XD00170663200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.06.25 |
作者 | 杜开连、王建群、葛忆、朱力、张佳丽 |
绘制单位 | 句容市水利局、河海大学水文水资源学院、句容市水利局、句容市水利局、句容市水利局 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |