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在Dobbins-Camp模型的基础上,利用混沌理论分析了水质预测中的误差,得到关于误差时间序列的相空间,在此基础上,将混沌神经网络嵌入Dobbins-Camp模型,建立一个具有混沌特性和学习功能的水质不确定性模型,仿真结果表明,方法在预测水质不确定性上是有效的.
混沌在水质不确定性预测中的应用
【摘 要】
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在Dobbins-Camp模型的基础上,利用混沌理论分析了水质预测中的误差,得到关于误差时间序列的相空间,在此基础上,将混沌神经网络嵌入Dobbins-Camp模型,建立一个具有混沌特性和
【机 构】
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肇庆学院,广东工业大学
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2004年期
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