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摘要:
分析了常规方法处理多变量关系时存在人为误差较大、基函数选择及系数求解较困难的问题,通过实例对人工神经网络模型处理多变量关系的模拟及预测结果进行分析,并与常规方法的结果进行对比,指出:运用人工神经网络模型建立降雨径流关系,能较好地反映流域的水文过程,且参数具有明显的物理意义;模型能够应用于流域降雨径流预报,且预报效果良好;人工神经网络能够有效地处理多变量之间复杂的非线性关系,当因变量与自变量间确实存在较密切的联系时,所建立的多变量间的关系具有较高的精度.
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文献信息
篇名 人工神经网络处理多变量关系的应用分析
来源期刊 人民黄河 学科 地球科学
关键词 BP网络 多元回归分析 多变量 降雨径流预报
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 水文·泥沙
研究方向 页码范围 36-37,39
页数 3页 分类号 P338
字数 2945字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1379.2005.12.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马细霞 郑州大学环境与水利学院 51 502 11.0 20.0
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研究主题发展历程
节点文献
BP网络
多元回归分析
多变量
降雨径流预报
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
人民黄河
月刊
1000-1379
41-1128/TV
大16开
郑州市金水路11号《人民黄河》杂志社
1949
chi
出版文献量(篇)
10081
总下载数(次)
8
总被引数(次)
43330
相关基金
河南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.hncj.edu.cn/gzzd/gzzd56.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导