基于RBF神经网络的城市需水量预测

• 作者: 班懿根
• 来源期刊: 地下水
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 BP神经网络 城市需水量 聚类算法
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 页码范围: 114-116
• 页数: 3页
• 分类号: TV212.2
• 字数: 3100字
• 语种: 中文

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城市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.