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岩溶水系统的径向基神经网络仿真

《水文地质工程地质》2004年 第2期 | 罗定贵 王学军 郭青   北京大学环境学院,北京100871 东华理工学院土木与环境工程系,抚州344000
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摘 要:岩溶水系统的复杂性决定了其输入与输出间具有非常复杂的非线性关系,利用人工神经网络方法进行系统的仿真是一种十分有效的手段。本文以MATLAB为平台,介绍了RBF网络的基本原理与训练方法,具有结构自适应确定、输出不依赖初始权值的优良特性。试用该方法建立了济南市岩溶水系统地下水位及其影响因子间的RBF网络模型,讨论了训练样本集与检测样本集的构建、原始数据的预处理方法、神经网络训练误差设置等重要环节,并与同结构的BP网络进行了对比,其结果BP网络效果依赖初始权值,表现出极不稳定性,且训练速度更慢,RBF网络具有更好的应用价值。
【分 类】【天文学、地球科学】 > 水文地质学与工程地质学 > 水文地质学(地下水水文学) > 普通水文地质学 > 地下水分类 > 岩溶水【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
【关键词】 岩溶水系统 非线性关系 人工神经网络 RBF网络
【出 处】 《水文地质工程地质》2004年 第2期 14-19页 共6页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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