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土石坝观测数据的云神经网络分析
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2
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摘要
提出了一种基于云理论与神经网络混合集成的模型,该模型能够利用神经网络的自学习自适应能力对云参数进行调整和优化,使得该模型在知识推理过程中更具有说服力。针对某土石坝渗流观测资料建立了云神经网络预报模型,其预报精度优于常规的统计回归模型。
作者
李宗坤
吕静静
机构地区
郑州大学水利与环境学院
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2010年第2期91-92,94,共3页
Yellow River
基金
河南省重大公益性科研项目(081100911200)
关键词
土石坝
云模型
神经网络
云神经网络
分类号
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
引文网络
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人民黄河
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