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贾军伟

作品数：1 被引量：16H指数：1
供职机构：武汉大学更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
相关领域：水利工程天文地球更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇天文地球
  • 1篇水利工程

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水期
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇径流
  • 1篇径流预报
  • 1篇枯水期
  • 1篇工神经网络
  • 1篇长江
  • 1篇长江流域
  • 1篇人工神经网

机构

  • 1篇武汉大学

作者

  • 1篇张利平
  • 1篇贾军伟
  • 1篇刘恋

传媒

  • 1篇武汉大学学报...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于多方法优选因子和人工神经网络耦合模型的枯水期径流预报被引量：16
2015年
通过对比相关系数法、逐步回归法及综合方法3个预报因子筛选方案的模拟结果,确定优选预报因子的最佳方法,采用BP人工神经网络模型对大通、屏山和汉口3个站点进行枯水期(当年11月-次年4月)径流预报研究.结果显示,采用相关系数法初选及逐步回归法优选所筛选出的预报因子集合可以得到更好的预报效果;该模型在枯水期月尺度径流预报中,检验期的平均合格率为56.44%,达不到实际预报的需求.而采用旬尺度模拟计算月径流的预报效果要远远高于月尺度径流模拟,检验期平均相对误差与合格率分别为12.27%和71.63%,有较好的预报精度.可以为长江流域水文预报工作提供一定的参考.
闪丽洁张利平刘恋贾军伟
关键词：人工神经网络长江流域
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