人工神经网络涌水量预测

人工神经网络可以用于涌水量预测。这是一种利用模型学习历史数据，以便预测未来涌水量的方法。在应用神经网络进行涌水量预测时，通常会将历史涌水量数据和其他相关因素（如降雨量、温度等）作为输入，然后训练神经网络模型来学习输入和输出之间的关系。一旦模型训练完成，就可以使用它来预测未来的涌水量。

需要注意的是，神经网络的预测能力取决于所使用的数据质量、模型结构和训练算法等因素。因此，在进行涌水量预测时，需要确保选择合适的数据集、合理设计网络结构，并进行适当的模型调优和验证。此外，还需要考虑到环境变化和数据的随机性，以提高预测的准确性和稳定性。