基于模糊聚类的神经网络模型及其在渗流分析中的应用

• 作者: 吴中如 张乾飞 徐洪钟 王玉国 高明军
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 模糊模式识别 神经网络 预测 渗流分析
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 页码范围: 37-43
• 页数: 7页
• 分类号: TV139.14
• 字数: 2923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-1243.2002.02.006

摘要

本文采用模糊聚类理论方法对因子集进行模糊聚类,然后利用神经网络的方法建立样本因子集类别变量特征值与样本观测值之间的预测模型,提出了将模糊聚类、模糊模式识别以及神经网络三者有机结合的预测理论.并通过某大坝渗流计算实例对传统的统计预报模型和基于模糊聚类的神经网络预测模型进行了比较,结果表明后者的预报精度比前者要高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴中如	河海大学水利水电学院	166	2807	29.0	46.0
2	高明军	河海大学水利水电学院	28	222	10.0	14.0
3	张乾飞	河海大学水利水电学院	12	189	7.0	12.0
4	徐洪钟	河海大学水利水电学院	9	228	6.0	9.0
5	王玉国		3	29	1.0	3.0