Oceniano możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych do pre-dykcji szeregów czasowych stanów wody i przepływów rzecznych. Dane do obliczeń obejmowały szeregi czasowe codziennych stanów wody i przepływów w przekrojach wodowskazowych Gdów i Stróża na rzece Rabie oraz Marwin na potoku Krzyworzeka w latach hydrologicznych 1979−1981, a także dobowe sumy opadów atmosferycznych w latach 1978−1981 z posterunku meteorologicznego w Dobczycach. Dla szeregów cza-sowych stanów wody i przepływów utworzono dwie odrębne sieci neuronowe. Zdecydowano się na budowę sieci perceptronowych o zróżnicowanej architekturze. Analiza wykazała, że efektywność sieci perceptronowej w predykcji stanów i przepływów wody w przekroju Gdów na Rabie jest większa wówczas, gdy jako parametry wejścia zostaną przyjęte stany wody lub przepływy w przekroju Stróża na Rabie i przekroju Marwin na Krzyworzece oraz dobowe sumy opadów w Dobczycach, niż gdy w modelu nie uwzględni się opadów. Nieco lepsze wyniki predykcji otrzymano dla przepływów niż dla stanów wody, co może wynikać z nieco innych czynników determinujących kształtowanie się przepływu.

59-73