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基于动态K均值的RBF神经网络日降水预报模型
基于动态K均值的RBF神经网络日降水预报模型
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摘要：
针对优化径向基函数神经网络的各参数问题，提出一种动态K均值混合优化RBF神经网络并应用于广西降水数据进行建立预报模型，该模型与传统的K均值RBF模型和同期的T213降水预报进行对比，结果表明。该模型建立的5月3个区域的逐日降水预报，预测的精确度明显高于同期的T213降水预报。
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文献信息
| 篇名 | 基于动态K均值的RBF神经网络日降水预报模型 | ||
| 来源期刊 | 现代计算机：中旬刊 | 学科 | 工学 |
| 关键词 | RBF神经网络 K均值 梯度算法 | ||
| 年，卷（期） | xdjsjzxk_2014,（1） | 所属期刊栏目 | |
| 研究方向 | 页码范围 | 11-14 | |
| 页数 | 4页 | 分类号 | TP183 |
| 字数 | 语种 | ||
| DOI | |||
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梯度算法
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现代计算机：中旬刊
主办单位：
中大控股
出版周期：
月刊
ISSN：
1007-1423
CN：
44-1415/TP
开本：
出版地：
广州市海珠区新港西路135号中山大学园B
邮发代号：
46-205
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
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