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| RBF神经网络模型在山西省需水预测中的应用 | |
| 作者姓名： | 刘俊萍 畅明琦 |
| 作者单位： | 浙江工业大学,建筑工程学院,浙江,杭州,310014;山西省水资源研究所,山西,太原,030001 |
| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划) |
| 摘 要： | 分析了山西省历年城镇生活、农村生活、工业和农业用水量,建立了RBF神经网络需水预测模型,采用最近邻聚类学习算法确定径向基函数的宽度、选取聚类中心和权值。预测结果表明:山西省1998-2000年总需水量预测的相对误差为2.74%、3.33%和1.41%;1999年工业需水预测相对误差最大,也仅为13.35%。RBF神经网络需水预测模型不仅运算速度快,而且预测精度也较高。 |
| 关 键 词： | 径向基函数 神经网络 最近邻聚类算法 需水预测 RBF |
| 文章编号： | 1000-1379（2007）04-0027-03 |
| 收稿时间： | 2006-11-16 |
| 修稿时间： | 2006-11-16 |
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