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摘要
为了保障水库在汛期的自身安全以及合理利用流域水资源，以疏勒河流域3座水库为研究对象，在满足10个不同灌期的工农业供水需求和保证4个不同汛期间水库自身安全的前提下，以尽量维持高水位运行为目标，通过定义不同汛期的安全预警时间，提出了一种基于人工神经网络的实时优化调度模型。结果表明：在径流预测方面，径向基函数神经网络对入库径流的拟合效果优于误差反向传播神经网络。在库水位-库容关系预测上，回归型支持向量机对昌马和双塔水库的拟合效果比径向基函数神经网络好，径向基函数神经网络对赤金峡水库的拟合效果更好。模型的误差均控制在1%以内。最终建立的三库联合实时优化调度模型将昌马水库、双塔水库和赤金峡水库的调水量分别较原有年份提高了68%、41%和29%。
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