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摘要:
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水稻需水量预测的小波BP网络模型
BP网络
小波分析
水稻需水量
城市供水DMA短期需水量预测比较研究
城市供水
需水量预测
ARIMA
ELMAN
GRNN
LSSVM
城市需水量预测方法的研究
需水量
预测
系统动力学
基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型
BP神经网络
作物需水量
L-M优化算法
预测模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 BP网络算法需水量预测模型的应用
来源期刊 灾害与防治工程 学科 工学
关键词 BP神经网络 需水量预测 水资源
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 47-51
页数 5页 分类号 TV213.4
字数 语种 中文
DOI
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 董晓华 三峡大学水利与环境学院 72 364 9.0 15.0
2 薄会娟 三峡大学水利与环境学院 20 154 7.0 12.0
3 邓霞 三峡大学水利与环境学院 17 154 7.0 12.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2010(0)
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
需水量预测
水资源
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
灾害与防治工程
半年刊
16开
湖北省宜昌市大学路8号
1980
chi
出版文献量(篇)
839
总下载数(次)
9
总被引数(次)
1165
论文1v1指导