基于RBF神经网络的农业需水量预测

• 作者: 于兴杰 张泽中 张运鑫 李飞 罗明文
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 农学
• 关键词: RBF神经网络 BP神经网络 农业需水量预测 聚类算法
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 水资源
• 页码范围: 62-63,66
• 页数: 3页
• 分类号: P333|S271
• 字数: 1974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2008.08.029

摘要

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络农业需水量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,运算速度快、性能稳定,克服了BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,预测精度较高,泛化能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李飞	河北工程大学水利水电学院	13	111	7.0	10.0
2	张泽中	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	26	308	10.0	16.0
3	张运鑫	河北工程大学水利水电学院	18	159	7.0	12.0
4	于兴杰	西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室	7	115	5.0	7.0
5	罗明文		3	10	1.0	3.0