基于BP神经网络的黄河下游洪水水位预测

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1 论文标题：基于BP神经网络的黄河下游洪水水位预测

2 作者信息：叶 繁：黄河水利委员会山东水文水资源局，山东 济南；孔锡鲁*：济南黄河河务局供水局，山东 济南

3 出处和链接：叶繁, 孔锡鲁. 基于BP神经网络的黄河下游洪水水位预测[J]. 水土保持, 2022, 10(4): 41-46. https://doi.org/10.12677/OJSWC.2022.104007

4 摘要：按照黄河下游东平湖流域防御洪水调度方案要求，当东平湖水位高于汛限水位时，需向黄河分滞洪水，为了探寻更加符合本阶段防洪要求的预报方法，提高预报精度，构建了黄河下游孙口断面和艾山断面水位预报的BP神经网络模型。模型评定和检验表明，该方法计算效率高，对汛期日平均流量预测相对误差为5.1%，确定性系数为0.95，能为防汛调度提供决策依据和新的技术工具。

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