基于RBF网络的地下水动态模拟与预测

• 作者: 李铁鹰 秦红波
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: RBF 神经网络 仿真 地下水预测
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机仿真
• 页码范围: 331-333
• 页数: 3页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2006.04.084

摘要

准确地预测地下水位对人民生活、生产都有很重要的意义.针对地下水位是一个与多种因素相关的复杂的非线性问题,利用RBF(Radial Basis Function)神经网络自适应确定、输出与初始权值无关等优良特性,将该网络应用于某地下水动态模拟与预测,演示训练样本集与检测样本集的构建、原始数据的预处理、神经网络的构建训练和检测及结果评价的整个过程.并且通过仿真确定了最佳的径向基函数的分布spread,达到了很好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李铁鹰	太原理工大学信息工程学院	40	261	10.0	14.0
2	秦红波	太原理工大学信息工程学院	5	18	2.0	4.0