BP神经网络模型在流量资料插补中的应用

传统的水文数据插补方法多为线性方法,数据精度较低,本文采用已有数据对BP神经网络进行检验,并经实测数值验证估值精度较高,结果可信,进而对千山水文站的2016—2020年洪峰流量进行插补延长,并与传统的水文比拟法进行对比分析,差值百分比为1%~16%,证明采用BP神经网络算法得到的数据更具有安全性。该模型在当地具有一定的应用价值,可为以后工程计算与科学研究提供借鉴。