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基于信息扩散和BP神经网络的水资源预测
被引：12
作者：
刘涛
邵东国
刘武艺
机构：
[1] 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
来源：
关键词：
信息扩散;
BP神经网络;
水资源;
预测;
D O I：
暂无
中图分类号：
TV213.4 [水利资源的管理、保护与改造];
学科分类号：
摘要：
将信息扩散原理和BP神经网络相结合,提出了一种新的水资源预测方法.用因素状态空间上信息扩散的方法对不完备的历史资料进行优化处理,把处理过的结果作为神经网络训练样本的输入和输出因素,并利用BP算法进行网络训练,当计算达到要求的精度后即完成训练.经训练所得的神经网络即可用于水资源预测.结果表明,该方法能较好地解决水资源系统中实测样本少和存在矛盾样本之不足,提高了水资源系统预测的精度和水平.
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