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本文根据地下水与其影响因素之间存在的非线性映射关系,在BP网络模型的基础上,提出一种Levenberg-Marquart优化神经网络算法,并将其应用于某地地下水的动态模拟与预测.通过与BP算法的仿真结果比较分析,发现该算法稳定性好,收敛速度快,预测精度高.
基于L-M优化神经网络算法的地下水动态模拟与预测
【摘 要】
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本文根据地下水与其影响因素之间存在的非线性映射关系,在BP网络模型的基础上,提出一种Levenberg-Marquart优化神经网络算法,并将其应用于某地地下水的动态模拟与预测.通过与
【机 构】
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西安理工大学
【出 处】
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地下水
【发表日期】
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2005年5期
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