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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市需水量預(yù)測 |
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| 【中文關(guān)鍵詞】 | RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 城市需水量 聚類算法 |
| 【摘要】 | 介紹了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、訓(xùn)練算法,建立的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)城市需水量預(yù)測模型具有較強的非線性處理能力和逼近能力,運算速度快、性能穩(wěn)定,克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程的收斂過分依賴于初值和可能出現(xiàn)局部收斂的缺陷. |
| 【部分正文預(yù)覽】 | 介紹了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、訓(xùn)練算法,建立的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)城市需水量預(yù)測模型具有較強的非線性處理能力和逼近能力,運算速度快、性能穩(wěn)定,克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程的收斂過分依賴于初值和可能出現(xiàn)局部收斂的缺陷,預(yù)測精度較高,泛化能力強。 |
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