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1、流域水文預(yù)報(bào)模型的參數(shù)率定和實(shí)時(shí)洪水校正是洪水預(yù)報(bào)中非常重要和困難的工作.模型參數(shù)率定采用傳統(tǒng)的最優(yōu)化方法仍存在較多困難:需要人工進(jìn)行干預(yù),并且不能同時(shí)全面考慮洪水過(guò)程擴(kuò)要特征指標(biāo).對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)眾多的概念水文預(yù)報(bào)模型,實(shí)進(jìn)校正問(wèn)題目前仍沒(méi)有行之有效的辦法.隨著模糊集理論(Fuzzy Sets Theory,FST),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)、遺傳算法(Genetic Algori
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