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摘要
水位是明渠调水工程的主要控制变量之一，精准预测关键枢纽的水位变化过程对于工程的安全运行和节能降耗均具有重要意义。针对建筑物调控下的水位预测难题，建立了基于BP神经网络的泵站前池水位预测模型，在不同时间尺度下分析时间序列、影响因子、预报因子对水位预测精度的影响。将构建模型应用于胶东调水工程东宋泵站，研究结果表明：数据总量一定的情况下，训练期和预测期之比为7:3时，预测结果较好；数据量越大，保持一定预报精度所需要的正相关的影响因子数量越多；短时间内，预测时间间隔与数据本身时间间隔相同时，预测效果更好。该构建模型能够满足明渠调水工程泵站前池的水位动态预测需求，实现泵站前池水位的2h准确预测和4h的一般准确预测，同时可在其他类似明渠调水工程中推广应用。
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