【摘 要】
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文章以嫩江大赉站1970-2012年的年蒸发量为例,首先根据AIC准则来确定模型的阶数,进而确定RBF神经网络的输入向量,建立了RBF网络年蒸发量预报模型。结果表明,RBF神经网络模型
【机 构】
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吉林省水文水资源局白城分局,中水珠江规划勘测设计有限公司
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文章以嫩江大赉站1970-2012年的年蒸发量为例,首先根据AIC准则来确定模型的阶数,进而确定RBF神经网络的输入向量,建立了RBF网络年蒸发量预报模型。结果表明,RBF神经网络模型能很好的预报年蒸发量,同BP网络比,RBF网络预测的稳定性更好,训练速度更快,预测精度更高。RBF年蒸发量预报模型可以有效地弥补物理模型的不足,而且对于不同地区具有普适性。
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