【摘 要】
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由于特殊的地理位置、水文气象条件及河道特性的影响, 黄河内蒙段几乎每年都会发生凌汛.对黄河内蒙段主要控制站的气象水文等实测数据进行分析后, 发现近年来随着凌期气温升
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
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由于特殊的地理位置、水文气象条件及河道特性的影响, 黄河内蒙段几乎每年都会发生凌汛.对黄河内蒙段主要控制站的气象水文等实测数据进行分析后, 发现近年来随着凌期气温升高, 流量增大, 流凌、首封日期推后, 开河日期提前, 且最大冰厚明显变薄.为此, 以黄河内蒙段巴彦高勒站为例, 通过相关分析选取合适的预报因子, 采用基于遗传算法的神经网络方法建立了凌情智能耦合预报模型（ GA-BP 模型） , 对流凌、封河、开河日期进行预报.对比不同模型的预报结果, 发现多元线性模型、BP 模型和GA-BP 模型合格率分别
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