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分析了BP神经网络的结构和学习过程，以宝泉岭分局12a的季降水量数据为例，通过自相关分析，确定输入输出样本对，进而建立BP神经网络动态仿真模型，并对仿真结果进行拟合和预测精度检验。研究结果表明：模型仿真精度较高，可以对宝泉岭分局未来季降水量进行预测。预测结果可以为相关部门充分利用降水资源和合理制定灌溉制度提供一定的参考依据.