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神经网络理论在黄河宁蒙河段冰情预报中的应用
本文研究了以神经网络理论为核心的黄河上游宁蒙河段冰情预报。通过分析河流冰情特点，开发出了用Levenberg-Marquart算法改进传统BP神经网络理论进行冰情预报的数学模型，适用于流凌、封河、开河、水温、流凌密度、冰塞、冰坝等的预报中。把该模型应用到2004年－2005年冰情预报中，提前预报出2004－2005年冰情发生情况，具有良好效果。理论分析和实例论证都表明该神经网络模型能够进行宁蒙河段冰情预报，并且它的经验能为其它冰冻区河流建立冰情预报模型提供有益的帮助和重要的参考。
人工神经网络峰值识别理论及其在洪水预报中的应用
本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上，提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(Error Back Propagation with Peak Recognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时，偏重大值误差，即大值误差对权重的修改起主要作用.这种BPPR算法使人工神经网络洪水预报模型对洪峰的预报精度显著提高，从而保证了洪峰预报的可靠性.
神经网络理论在黄河宁蒙河段冰情预报中的应用
论文简介： 本文研究了以神经网络理论为核心的黄河上游宁蒙河段冰情预报。通过分析河流冰情特点，开发出了用Levenberg-Marquart算法改进传统BP神经网络理论进行冰情预报的数学模型，适用于流凌、封河、开河、水温、流凌密度、冰塞、冰坝
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论文简介： 本文在总结大量洪水预报实践经验的基础上，提出了一种峰值识别理论及相应的改进BP算法(Error Back Propagation with Peak Recognizer,简称BPPR).该理论及算法在修改网络权重时，偏重大值误
Kendall检验在水文序列趋势分析中的研究
论文简介： 本文通过蒙特卡洛模拟对Kendall非参数秩次相关检验法在水文时间序列趋势检验中的识别能力做了研究。模拟结果表明，该方法的识别能力与之前给定的显著性水平、样本容量、趋势度和变差系数有关。随着趋势度的绝对值、样本容量和显著性水平的
美国洪水预报及预警系统发展概况
论文简介： 美国在防御洪涝灾害的手段方面较为先进。突发洪水研究、雷达预警、洪水预报、洪水量化预报、面向流域可能的河流洪水预报及洪水预警系统是美国在洪水预报领域的研究成果。通过对美国洪水预报研究的了解,确定洪水预报研究今后发展趋势。 http
测验整编小软件
软件简介： 测验整编小软件：大断面、流量计算、水尺、水位原始、水准、雨量对照表！ http://image.co188.com/other/info_view.gif 附件名：20061211137774402515.zip 文件大小：72
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