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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
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。
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