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针对建筑物调控下的水位预测难题,建立基于BP神经网络的泵站前池水位预测模型,在不同时间尺度下分析时间序列、影响因子、预报因子对水位预测精度的影响。将构建模型应用于胶东调水工程东宋泵站,研究结果表明：在数据总量一定的情况下,训练期和预测期之比为7∶3时,预测结果较好;数据量越大,保持一定预报精度所需要的正相关的影响因子数量越多;短时间内,预测时间间隔与数据本身时间间隔相同时,预测效果更好。该构建模型能够满足明渠调水工程泵站前池的水位动态预测需求,实现泵站前池水位的2 h准确预测和4 h一般准确预测,同时可在其他类似明渠调水工程中推广应用。 相似文献
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针对建筑物调控下的水位预测难题,建立基于BP神经网络的泵站前池水位预测模型,在不同时间尺度下分析时间序列、影响因子、预报因子对水位预测精度的影响.将构建模型应用于胶东调水工程东宋泵站,研究结果表明:在数据总量一定的情况下,训练期和预测期之比为7:3时,预测结果较好;数据量越大,保持一定预报精度所需要的正相关的影响因子数... 相似文献
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