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运用反向传播(back propagation,BP)的改进算法弹性梯度下降算法,选择崇阳溪上游流域1997—2014年的14场降雨径流过程,以流域内洋庄、吴边、大安、坑口、岭阳、岚谷6个雨量站的实测降雨量和武夷山水文站的前期流量资料为输入,武夷山水文站相应流量为输出,建立弹性梯度下降算法的BP神经网络降雨径流预报模型,采用7场降雨径流过程对模型进行检验.结果表明,与传统的反向传播算法相比,该模型所需的参数较少,运算速度显著提高,模型的预报精度满足要求,可以为防汛部门预测洪水提供依据.
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山东大学学报（工学版）
ISSN： 1672-3961
CN： 37-1391/T
Year： 2020
Issue： 3
Volume： 50
Page： 117-124
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