《表1：房源指标变量：基于人工神经网络的河口区盐水入侵预报研究》

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《基于人工神经网络的河口区盐水入侵预报研究》

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注：S(t-1）、S(t-2）为提前1d盐度、提前2d盐度；F(t-2）为提前2d日均流量；T(t-3）为提前3d日最低潮位。其他预报因子同理。

预报因子的选取对于盐水入侵预报模型至关重要，本文同时考虑了内源驱动因子（前期盐度）和外源驱动因子（径流、潮位）对盐度的影响。依次计算不同提前时间（1～15d）下的预报因子与盐度序列的互信息（Mutual Information，MI），选择MI较大的因子作为最优预报因子，筛选结果如表1所示。