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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。
基于动态K均值的RBF神经网络日降水预报模型
【摘 要】
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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
【机 构】
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广西柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系
【出 处】
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现代计算机(专业版)
【发表日期】
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2014年1期
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