改进RBF神经网络在地下水动态预报中的应用

被引：9

作者：

邱林

胡庆和

冯丽云

王华

机构：

[1] 华北水利水电学院

[2] 河海大学

来源：

华北水利水电学院学报 | 2004年 / 02期

关键词：

RBF神经网络; 地下水动态; 预报; 减聚类算法;

D O I：

10.19760/j.ncwu.zk.2004.02.001

中图分类号：

P641.7 [地下水普查与勘探];

学科分类号：

0818 ; 081802 ;

摘要：

根据地下水位与其影响因素之间存在的映射关系,建立了一种改进的RBF神经网络模型,并分别通过减聚类和监督学习算法对网络参数和权值进行训练.结果表明,该模型比传统的BP算法迭代次数少,收敛速度快,运算简便,预测精度较高,具有应用价值.

引用

页码：1 / 3+31 +31

页数：4

共 10 条

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