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基于改进的数量化理论和RBF神经网络组合方法的地下水水质预测
被引量:
4
1
作者
杨平
王新民
路来君
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期151-155,共5页
文中首先运用了一种改进的数量化理论I模型作为预处理工具,对影响地下水水质的20个因子进行定性数据转换、数据降维,随后将8个重要特征因子作为RBF(径向基函数)神经网络模型的输入,进一步对监测井的采样数据进行学习、训练,揭示地下水...
文中首先运用了一种改进的数量化理论I模型作为预处理工具,对影响地下水水质的20个因子进行定性数据转换、数据降维,随后将8个重要特征因子作为RBF(径向基函数)神经网络模型的输入,进一步对监测井的采样数据进行学习、训练,揭示地下水污染质迁移转化规律。尝试用经过改进的数量化理论与RBF神经网络方法二者结合,对沈阳李官水源地研究区监测井地下水水质变化进行模拟与预测,其仿真结果覆盖了现有的绝大部分实测数据,适用范围广泛,具有一定的推广价值。
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关键词
改进的数量化理论ⅰ
数据降维
特征因子
RBF神经网络
下载PDF
职称材料
题名
基于改进的数量化理论和RBF神经网络组合方法的地下水水质预测
被引量:
4
1
作者
杨平
王新民
路来君
机构
吉林大学地球科学学院
长春工业大学应用数学研究所
出处
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期151-155,共5页
基金
国家自然科学基金项目(51278065)
文摘
文中首先运用了一种改进的数量化理论I模型作为预处理工具,对影响地下水水质的20个因子进行定性数据转换、数据降维,随后将8个重要特征因子作为RBF(径向基函数)神经网络模型的输入,进一步对监测井的采样数据进行学习、训练,揭示地下水污染质迁移转化规律。尝试用经过改进的数量化理论与RBF神经网络方法二者结合,对沈阳李官水源地研究区监测井地下水水质变化进行模拟与预测,其仿真结果覆盖了现有的绝大部分实测数据,适用范围广泛,具有一定的推广价值。
关键词
改进的数量化理论ⅰ
数据降维
特征因子
RBF神经网络
Keywords
improved quantification theory I
reduce data dimensionality
characteristic factor
RBF ANN
分类号
P641.12 [天文地球—地质矿产勘探]
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的数量化理论和RBF神经网络组合方法的地下水水质预测
杨平
王新民
路来君
《地学前缘》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
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职称材料
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