会议论文《用水量预测的误差自回归校正BP神经网络方法研究》提出了一种改进的BP神经网络模型，用于提高用水量预测的准确性。该方法通过引入误差自回归机制，对预测结果进行动态校正，有效降低了预测误差。研究在天津大学第二届博士生学术论坛——建筑工程论坛上发表，展示了人工智能技术在水资源管理中的应用潜力。
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