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摘要:
将信息扩散原理和BP神经网络相结合,提出了一种新的水资源预测方法.用因素状态空间上信息扩散的方法对不完备的历史资料进行优化处理,把处理过的结果作为神经网络训练样本的输入和输出因素,并利用BP算法进行网络训练,当计算达到要求的精度后即完成训练.经训练所得的神经网络即可用于水资源预测.结果表明,该方法能较好地解决水资源系统中实测样本少和存在矛盾样本之不足,提高了水资源系统预测的精度和水平.
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文献信息
篇名 基于信息扩散和BP神经网络的水资源预测
来源期刊 武汉大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 信息扩散 BP神经网络 水资源 预测
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 水利水电工程
研究方向 页码范围 31-33,75
页数 4页 分类号 TV213.4
字数 2296字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-8844.2007.03.008
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 邵东国 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 153 2305 28.0 40.0
2 刘涛 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 56 386 11.0 17.0
6 刘武艺 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 8 160 7.0 8.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (2)
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2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
信息扩散
BP神经网络
水资源
预测
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
武汉大学学报(工学版)
月刊
1671-8844
42-1675/T
大16开
武汉市武昌珞珈山东湖南路8号
38-18
1957
chi
出版文献量(篇)
3864
总下载数(次)
12
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
论文1v1指导