级数神经网络及在河道洪水预报中的应用研究  

作　　者：覃光华[1] 丁晶[1] 倪长健[1] 

机构地区：[1]四川大学水电学院

出　　处：《水资源研究》2003年第2期4-5,共2页Journal of Water Resources Research

基　　金：国家自然科学基金重大项目资助(50099620)

摘　　要：提出一种名为级数神经网络(SANN)的新型模型，该模型的主要特点在于网络中的隐层单元是输入层各神经元级数展开的组合。它的优点表现为两个方面：①网络模型具有一定的物理意义；⑦可根据输入层神经元的个数确定隐层神经元数，而无需试算求得。将该模型用于两种性质不同的河道洪水流量预报实例中，计算结果表明该方法具有较高的预报精度和较快的收敛速度。

关 键 词：河道 洪水预报 级数展开 神经网络 水利水电工程 

分 类 号：P338.6[天文地球—水文科学]