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基于RBF神经网络的黄河含沙量预测研究 被引量:1

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摘要 选用RBF神经网络,利用改进的K-均值聚类算法,动态确定RBF神经网络中心,并采用最小二乘法进行RBF神经网络的权值调整,通过兰州、青铜峡和三门峡检测黄河含沙量数据的分析和处理。结果表明本预测模型的拟合和预测精度均较好。
作者 廖慧
出处 《水资源研究》 2013年第2期11-13,共3页 Journal of Water Resources Research
基金 基于调水工程的区域可持续发展研究-“以引水供水工程”为例(项目编号07BJY042)
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