基于RBF神经网络的地下水动态模拟与预测

被引：19

作者：

罗定贵

郭青

王学军

机构：

[1] 北京大学环境学院

[2] 东华理工学院土木与环境工程系

来源：

地球学报 | 2003年 / 05期

关键词：

地下水资源; 动态模拟与预测; BP网络; RBF网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

P641.2 [地下水动力学];

学科分类号：

摘要：

RBF网络具有结构自适应确定、输出与初始权值无关的优良特性。以matlab为平台将该网络应用于某地的地下水动态模拟与预测 ,较为系统地研究了训练样本集与检测样本集的构建、原始数据的预处理、神经网络的构建、训练、检测及结果评价整个过程 ,取得了良好效果。同时 ,还与BP网进行了对比 ,认为 ,RBF网络是一种值得推广的地下水动态模拟与预测神经网络模型

引用

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共 4 条

[1] 地下水位动态预测的人工神经网络方法 [J].