人工神经网络在水文实时校正中应用的探索
在水文学实时预报领域,大多采用卡尔曼滤波技术,其基本条件是流域内的上游干支流有水文站控制,利用这些站点的实时水文动态信息通过滤波技术修改方案中的参数,提高预报值的精度.本文研究了当上游缺乏干支流水文断面时,采用人工神经网络技术,利用单站实时信息进行实时校正,以提高预报精度的可行性,得出了一些初步的成果.
卡尔曼滤波、实时校正、人工神经网络
TP18(自动化基础理论)
2004-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
24-26
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卡尔曼滤波、实时校正、人工神经网络
TP18(自动化基础理论)
2004-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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