神经网络在黄河口水沙通量研究中的应用

？利用利津断面1963～1989年的水沙资料,建立了grnn网络模型和bp神经网络模型,研究并探讨了黄河口水沙通量的预测问题.结果表明:①利用奇数年数据建立的grnn和bp模型预测误差大、精度低,而用归一化处理的数据建立的grnn和bp模型预测的绝对误筹小、精度高,并且grnn的预测精度比bp模型的高;②神经网络具有很高的灵活性和非线性映射能力;③归一化的实质是自变量的无量纲化,利用量纲分析理论研究水沙影响因子,为进一步研究黄河口水沙问题提供了一个思路.