基于径向基函数神经网络与改进遗传算法的黄河流域需水预测
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TV212.4 TV211.1

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国家重点基础发展规划(973)项目"黄河流域水资源演化规律与再生维持机理"(G199043608)资助


Water Requirement Prediction of Yellow River Basin Based on RBFNN and EGA
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    摘要:

    针对遗传算法的不足 ,利用改进的遗传算法 ,结合性能优于 BP网络的径向基函数神经网络 ,并进行网络优化 ,建立了黄河流域需水预测模型 ,拟合预测结果表明 ,该模型能有效提高预测精度。

    Abstract:

    Due to the defect of genetic algorithm, this paper applies extended genetic algorithm to establish the model of water requirement prediction of Yellow River basin combined with radial basis function neural network that is more superior to BP neural network.And then the model is used to predict the water requirement after it is optimized.Results of prediction indicate that the model can improve predicting ability and the accuracy efficiently.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

薛小杰 惠泱河 等.基于径向基函数神经网络与改进遗传算法的黄河流域需水预测[J].水土保持学报,2002,(3):83~85,97

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