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降水量预测是制定抗旱防涝对策的重要依据,其预测方法是科学准确预测降水的重要手段。为提高降水量预测的精确度,应用RBF神经网络与马尔可夫相结合,建立R-M降水量预测模型,介绍了它的基本原理及算法,并给出了该模型建立的具体过程,最后将该模型应用于降水量预测工作中,实例验证结果令人满意。
基于RBF神经网络马尔可夫模型的降水量预测
【摘 要】
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降水量预测是制定抗旱防涝对策的重要依据,其预测方法是科学准确预测降水的重要手段。为提高降水量预测的精确度,应用RBF神经网络与马尔可夫相结合,建立R-M降水量预测模型,介
【机 构】
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河海大学水电水利学院,宿迁市水务局
【出 处】
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节水灌溉
【发表日期】
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2010年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金(50839002);公益性行业(农业)科研专项经费项目(200903001-05)
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