基于神经网络模型预测黄河调水调沙期间含沙量程序设计被引量：1

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摘要一、研究背景黄河作为我国第二大河,水少沙多,水沙不平衡使黄河至今仍是最为复杂难以治理的河流。研究含沙量的预测,可为今后黄河流域水资源的统一调度管理,尤其是预防黄河下游再次出现断流提供科学的依据。人工神经网络与传统的方法相比具有不可替代的优势,它有很强的自学能力,具有很强的鲁棒性、容错性、非线性,在建立BP神经网络模型的基础上,

作者孙倩曹恩苏丹

机构地区济南黄河河务局槐荫黄河河务局

出处《科技与企业》 2015年第23期96-96,共1页 Science-Technology Enterprise

关键词黄河调水神经网络模型人工神经网络流域水资源调度管理实际输出值隐含层输出层游调输入层

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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