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人工神经网络作为一种非常优越的非线性函数逼近方法已经被广泛应用。采用时间序列分析选择输入因子，并提出一种直观可行的网络参数（隐层数和隐层节点数、训练次数）确定方法。通过对模型的仿真测试，有效地提高了模型预报精度。
关键词：BP 神经网络；模型精度；相关性分析；确定性系数
BP网络（Back Propagation，简称BP）是人工神经网络中最为重要的网络之一，近年来，很多研究者对基于BP神经网络的洪水预报模型进行了研究[1-4]。针对大部分基于BP神经网络洪水预报模型只考虑水文站点的空间分布的影响，而忽略了时间的影响；以及网络参数难以确定，造成预报精度不够高，泛化能力弱的缺点，本文采用时间序列分析选择输入因子，并提出一种直观可行的网络参数（隐层数和隐层节点数、训练次数、学习率）确定方法。通过对模型的仿真测试，有效地提高了预报精度。
关键词：BP 神经网络；模型精度；相关性分析；确定性系数
BP网络（Back Propagation，简称BP）是人工神经网络中最为重要的网络之一，近年来，很多研究者对基于BP神经网络的洪水预报模型进行了研究[1-4]。针对大部分基于BP神经网络洪水预报模型只考虑水文站点的空间分布的影响，而忽略了时间的影响；以及网络参数难以确定，造成预报精度不够高，泛化能力弱的缺点，本文采用时间序列分析选择输入因子，并提出一种直观可行的网络参数（隐层数和隐层节点数、训练次数、学习率）确定方法。通过对模型的仿真测试，有效地提高了预报精度。
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