【摘 要】
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对河段洪水形成规律的先验认识是制定预报方案的重要基础，这些先验知识对于正确选择神经网络预报模型的结构也有重要的指导意义。本文基于河段先验知识与神经网络结构相结合的
【机 构】
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四川联合大学!成都,610065,四川联合大学!成都,610065
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对河段洪水形成规律的先验认识是制定预报方案的重要基础，这些先验知识对于正确选择神经网络预报模型的结构也有重要的指导意义。本文基于河段先验知识与神经网络结构相结合的思想．给出了一种新的BP网络模型，它比传统模型更符合实际，在紫坪铺河段洪水短期预报中的应用结果令人满意。
The prior knowledge of flood formation rules is an important basis for forecasting schemes. These prior knowledge is also important for the proper selection of the structure of neural network forecasting model. This article is based on the idea of combining prior knowledge of river reach with neural network structure. A new BP network model is presented, which is more realistic than the traditional model. The application of this method in flood short-term forecasting at Zipingpu reach is satisfactory.
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