作者：刘杰非线性混合回归模型径流预报应用
摘要：在气候变化和人类活动等影响下,径流变化日益复杂,常用的流域径流预报方法有时间序列法、多元回归分析等,但这些方法预报精度较差,笔者建立起基于BP神经网络系统的年径流预报非线性混合回归模型,并以1961~2001年的数据为训练样本,以2002~2010年的数据为预测检验样本对新疆天山北坡昌吉州呼图壁县内的军塘湖流域年径流进行预报,结果表明,该预报方法具有较高的预报精度。
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《陕西水利》（CN：61-1109/TV）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《陕西水利》是我国最早的水利学术期刊。对于唤醒民众水利水患意识，传播现代文明，开展水利科技交流等，都发挥了不可替代的重要作用。主要发表水利、水电、水工建筑、河库治理、水文监测、渔业水产研究、水利灌区管理、水利改革、水利教育培训、水文化等各类涉水论文。
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