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基于模糊优选神经网络与GIS结合的流域面雨量预测方法

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提出了一种模糊优选神经网络模型与地理信息系统(GIS)相结合的流域面雨量预测方法.利用GIS软件对流域点雨量进行了空间分析,作为模糊优选神经网络的期望输出对网络进行训练,从而在流域面雨量与各站点观测雨量之间建立映射关系.新的点雨量观测数据输入训练好的网络,即可快捷得到本次降雨流域面雨量.

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来源
《北京工业大学学报》 |2009年第2期|162-167|共6页
作者
陈守煜; 李庆国; 李敏;
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作者单位

大连理工大学,土木水利学院,大连,116024;

大连理工大学,土木水利学院,大连,116024;

济南大学,城市发展学院,济南,250022;

大连理工大学,土木水利学院,大连,116024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模糊数学;工程水文学;
关键词
模糊优选神经网络; 地理信息系统; 流域面雨量预测;

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