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基于RBF神经网络的装配式装修工程全过程控制方法
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作者 赵妍 《中国建筑金属结构》 2025年第10期4-6,共3页
传统的装配式装修工程控制方法往往仅关注装配式装修工程的单一阶段,忽视了这些阶段之间的相互作用以及整体协调性,导致施工效率降低。因此,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的装配式装修工程全过程控制方法。通过分析设计、生产、物流... 传统的装配式装修工程控制方法往往仅关注装配式装修工程的单一阶段,忽视了这些阶段之间的相互作用以及整体协调性,导致施工效率降低。因此,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的装配式装修工程全过程控制方法。通过分析设计、生产、物流及施工等阶段及其相互作用,选取关键绩效指标。基于选取的控制指标,构建RBF神经网络模型,明确结构并利用高斯基函数实现非线性映射,建立预测模型,该模型能够准确捕捉各控制指标之间的复杂非线性关系,通过智能监测系统收集并预处理数据,训练模型并迭代修正权重以提升预测精度,实现对关键参数的精确预测与控制。实例分析结果表明,该方法能显著提高施工计划完成率并维持高质量控制精度,从而在整体上大幅提升装配式装修工程的施工效率。 展开更多
关键词 装配式装修工程 全过程控制 控制指标 rbf神经网络 预测模型
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基于BP和RBF神经网络模型的江西省农产品冷链物流需求预测 被引量:1
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作者 古俊杰 刘东 《中国储运》 2024年第10期62-63,共2页
根据BP(back propagation)神经网络和(radial basis function)神经网络模型在需求预测领域上的应用,以江西省生鲜农产品冷链物流需求为对象进行实证分析,依据经济水平、产业结构水平、物流行业因素、市场供需水平等四个方面建立影响因... 根据BP(back propagation)神经网络和(radial basis function)神经网络模型在需求预测领域上的应用,以江西省生鲜农产品冷链物流需求为对象进行实证分析,依据经济水平、产业结构水平、物流行业因素、市场供需水平等四个方面建立影响因素指标体系,并用SPSS和MATLAB建立模型,结果表明BP神经网络相比于RBF神经网络,在预测结果上有更高的精确度。 展开更多
关键词 产业结构水平 农产品冷链物流 rbf神经网络 需求预测 物流行业 神经网络模型 BP神经网络 影响因素指标体系
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基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模 被引量:1
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作者 王晓慧 丁智 +2 位作者 刘宝权 王军生 张岩 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第A01期217-220,共4页
为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输... 为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6. 展开更多
关键词 快速伺服刀架 迟滞算子 rbf神经网络迟滞模型
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基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿 被引量:25
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作者 李士心 王晓亮 +1 位作者 翁海娜 孙学成 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期742-746,共5页
MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪... MEMS陀螺的零偏随温度呈非线性变化,同时含有较大的随机噪声。针对传统的多项式模型难以精确表达零偏随温度变化的问题,提出了一种基于灰色模型和RBF神经网络的MEMS陀螺温度补偿方法:首先用灰色模型对数据进行预处理,以减小原始数据的噪声;然后用降噪后的样本数据对RBF神经网络进行训练。在相同的训练次数下训练误差可减小一个数量级。验证试验结果表明,采用该模型补偿后的陀螺零偏误差较传统的多项式模型减小一个数量级,较未经预处理的RBF神经网络减小2/3。 展开更多
关键词 MEMS陀螺 灰色模型 rbf神经网络 温度补偿
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基于RBF神经网络模型的土地生态安全预警——以甘肃省张掖市为例 被引量:20
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作者 陈英 孔喆 +4 位作者 路正 王东 邱晓娜 闵文婧 杨润慈 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2017年第1期264-270,共7页
以张掖市为研究区域,在借鉴国内土地生态安全研究成果的基础上,依据PSR模型,结合2001—2012年土地利用的相关数据,建立土地生态安全预警指标体系。运用RBF神经网络模型对张掖市2013—2017年土地生态安全演变趋势进行预测,并结合预警指... 以张掖市为研究区域,在借鉴国内土地生态安全研究成果的基础上,依据PSR模型,结合2001—2012年土地利用的相关数据,建立土地生态安全预警指标体系。运用RBF神经网络模型对张掖市2013—2017年土地生态安全演变趋势进行预测,并结合预警指数和警度标准对2001—2017年的安全警况进行分析。结果表明:2001—2012年张掖市土地生态安全的压力系统的警度呈波动上升趋势,状态系统和响应系统的警度呈下降趋势,2013—2017年的压力系统将逐步由"中警"转变为"重警",状态系统将基本维持在"中警"水平,响应系统将处于"无警"状态;2001—2017年,张掖市土地生态安全警度呈略有下降态势,2013—2017年的预警指数将处于0.46左右,警度将处于"中警"状态。 展开更多
关键词 土地生态安全 预警 rbf神经网络 PSR模型 张掖市
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基于RBF神经网络的土壤侵蚀预测模型研究 被引量:9
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作者 伊燕平 卢文喜 +1 位作者 许晓鸿 洪德法 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2013年第2期25-28,共4页
土壤侵蚀的物理机理十分复杂,用数学方式难以描述。针对土壤侵蚀过程的模糊性、随机性、非线性等特点,将RBF神经网络的理论与方法应用到土壤侵蚀预测中。以杏木小流域为研究对象,应用RBF神经网络方法构建土壤侵蚀预测模型,以汛期降雨量... 土壤侵蚀的物理机理十分复杂,用数学方式难以描述。针对土壤侵蚀过程的模糊性、随机性、非线性等特点,将RBF神经网络的理论与方法应用到土壤侵蚀预测中。以杏木小流域为研究对象,应用RBF神经网络方法构建土壤侵蚀预测模型,以汛期降雨量、径流系数、土壤容量、有机质含量及孔隙度土壤侵蚀因子作为模型的输入层变量,输出层变量为年土壤侵蚀模数。通过模拟训练和预测,RBF神经网络取得的结果较好,能够有效地预测土壤侵蚀,且与常见的BP神经网络土壤侵蚀预测模型相比,RBF神经网络得到的预测结果精度更高。RBF神经网络模型将土壤侵蚀预测问题转化为影响因子和年侵蚀模数的非线性问题,该模型的模拟与预测为复杂的土壤侵蚀规律研究提供了新途径。 展开更多
关键词 土壤侵蚀预测 rbf神经网络 BP神经网络 预测模型
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基于RBF神经网络的金属应力状态系数模型 被引量:5
7
作者 孟令启 王海龙 +1 位作者 马金亮 徐如松 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2007年第1期1-5,共5页
以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽... 以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.测试结果表明,RBF网络模型具有很好的推广能力.与传统的BP神经网络模型相比较,结果表明,RBF网络具有更高的精度和更好的泛化能力. 展开更多
关键词 应力状态影响系数 rbf神经网络 模型
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基于一类GA-RBF神经网络的转炉炼钢静态模型控制 被引量:5
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作者 王建辉 徐林 +1 位作者 方晓柯 顾树生 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第A02期90-94,共5页
讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同... 讨论了具有非线性、大时滞、不确定特性的工况复杂的转炉炼钢过程建模与控制问题.针对传统的控制方法控制效果差、精度不高,难以达到期望结果的问题,结合RBF神经网络的特点,提出用基于混合编码方式的混合遗传算法训练的RBF神经网络,同时优化网络的结构和参数,并利用RBF神经网络建立转炉炼钢静态模型.仿真结果表明,该模型具有在线调整和学习的功能,比传统模型具有更好的计算精度和适应能力,为提高转炉冶炼过程的控制精度给出了一个有效的方法. 展开更多
关键词 rbf神经网络 静态模型控制 混合遗传算法 混合编码 单纯形法 转炉炼钢
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基于RBF神经网络的铣槽机施工工效预测研究
9
作者 黄国亮 陈志鼎 +2 位作者 宋冉 李尚革 杨阳 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第S01期144-145,共2页
在水利工程建设中,铣槽机常被用于地下连续墙的成槽施工,其施工工效是影响建设成本、工期的重要因素。为了给水利工程建设项目的成本管理和进度管理提供实用工具,通过现场收集铣槽机的施工数据,在分析和量化影响铣槽机施工工效的因素基... 在水利工程建设中,铣槽机常被用于地下连续墙的成槽施工,其施工工效是影响建设成本、工期的重要因素。为了给水利工程建设项目的成本管理和进度管理提供实用工具,通过现场收集铣槽机的施工数据,在分析和量化影响铣槽机施工工效的因素基础上,分析各影响因素与施工效率的关系,构建基于RBF神经网络的施工工效预测模型,将其用于珠三角水资源配置工程的铣槽机施工工效预测,验证了该模型的稳定性和实用性。同时,应用实例表明:随着岩石强度增强铣槽机铣削1 m所要用的时间增加,施工人员数量及施工组织对铣槽效率影响较大,因此施工单位不仅要重视施工技术的提升,而且要重视施工组织方案的优化。 展开更多
关键词 铣槽机 施工工效 rbf神经网络 预测模型
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基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型 被引量:9
10
作者 戴波 陈波 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2016年第2期80-85,共6页
本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神... 本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值。实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程。 展开更多
关键词 混沌 小波分析 rbf神经网络 预测模型 大坝安全监测
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基于RBF神经网络的道路交通安全预测模型研究 被引量:5
11
作者 聂华伟 邓捷 廖晓梅 《科学技术创新》 2020年第27期132-133,共2页
为建立道路交通安全量化指标与人、车、路和环境之间的预测模型,对国内外研究现状进行了分析,发现目前的预测模型在预测准确度不高。本文通过对道路交通安全影响因素和量化指标的统计分析,将其中9种影响因素作为主要的研究对象与事故进... 为建立道路交通安全量化指标与人、车、路和环境之间的预测模型,对国内外研究现状进行了分析,发现目前的预测模型在预测准确度不高。本文通过对道路交通安全影响因素和量化指标的统计分析,将其中9种影响因素作为主要的研究对象与事故进行关联性分析,建立了基于RBF神经网络的道路交通安全预测模型,并以2010年至2017年的统计数据作为样本数据和2018年统计数据作为测试数据,模型误差均在5%以内,满足应用要求,为管理部门决策提出提供依据。 展开更多
关键词 交通安全 rbf神经网络 预测模型 道路 量化指标
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云模型RBF神经网络的数据中心温度预测 被引量:5
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作者 于洋 孙成伟 +1 位作者 张冰冰 宋建辉 《沈阳理工大学学报》 CAS 2013年第4期9-14,共6页
数据中心温度预测在提高能量利用效率、降低机房空调耗电量方面具有重要意义。RBF神经网络广泛用于温度预测领域,考虑到传统RBF神经网络无法对影响温度的众多因子进行确定和选择,本文提出了一种将云模型和RBF神经网络结合的新模型。通... 数据中心温度预测在提高能量利用效率、降低机房空调耗电量方面具有重要意义。RBF神经网络广泛用于温度预测领域,考虑到传统RBF神经网络无法对影响温度的众多因子进行确定和选择,本文提出了一种将云模型和RBF神经网络结合的新模型。通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,使RBF神经网络充分表达影响温度各因子的不确定性,进一步优化RBF神经网络结构。实验结果表明,该模型能较好地实现对数据中心温度的预测。 展开更多
关键词 数据中心 模型 云变换 rbf神经网络 温度预测
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基于RBF神经网络的面状水体识别模型及其应用 被引量:3
13
作者 陈雪莲 胡静涛 《水电能源科学》 北大核心 2014年第1期59-62,83,共5页
针对面状水体识别过程中面状水体数据特征不宜提取、伪洼地易与面状水体混淆的问题,通过分析面状水体的面积、深度和潜在出水口等基本DEM数据特征,构建了面状水体识别模型,并将面状水体的三个数据特征和面状水体识别模型的计算结果作为... 针对面状水体识别过程中面状水体数据特征不宜提取、伪洼地易与面状水体混淆的问题,通过分析面状水体的面积、深度和潜在出水口等基本DEM数据特征,构建了面状水体识别模型,并将面状水体的三个数据特征和面状水体识别模型的计算结果作为输入输出神经元,利用RBF神经网络对建立的面状水体识别模型进行了仿真验证。从全国1∶250 000 DEM数据中选取150组洼地数据作为样本数据,采用减聚类算法对RBF神经网络进行训练,训练时样本的最小平均相对误差为2.75%,仿真的准确率为98%,表明面状水体识别模型可解决面状水体和伪洼地难以区分的问题,并提高了面状水体识别的准确率。 展开更多
关键词 面状水体 识别模型 rbf神经网络 DEM
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基于MIV-改进RBF神经网络的大坝变形监测模型 被引量:4
14
作者 宁昕扬 刘晓青 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期1-5,共5页
针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改... 针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改进FOA算法获得RBF神经网络模型中最佳的spread值,以提高模型的稳定性和预报精度.为验证模型的有效性,以某混凝土重力坝位移监测数据为例,分别建立多元线性回归模型、常规RBF模型、MIV-RBF模型和MIV-改进RBF模型.研究结果表明MIV-改进RBF神经网络大坝变形监测模型预测稳定、精度高,预报效果好. 展开更多
关键词 MIV算法 变量筛选 改进rbf神经网络 大坝变形监测模型
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基于RBF神经网络的水闸垂直位移时间序列预测模型 被引量:3
15
作者 曹欣荣 楼章华 孙宏巍 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第5期17-19,共3页
水闸垂直位移是水闸安全的重要特征之一.针对传统水闸垂直位移预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的时间序列预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,使得预测精度大大提高.利用Mat... 水闸垂直位移是水闸安全的重要特征之一.针对传统水闸垂直位移预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的时间序列预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,使得预测精度大大提高.利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了垂直位移时间序列预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度. 展开更多
关键词 水闸垂直位移 rbf神经网络 时间序列 预测模型 神经网络工具箱
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基于BP和RBF神经网络的煤与瓦斯突出模型研究 被引量:2
16
作者 朱政江 张雪英 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第5期571-575,共5页
煤与瓦斯突出是一种复杂的非线性地质危害,建立适当的多指标非线性模型是预测的重点.通过采用两个均具有非线性、自主学习、自组织以及并行处理能力的BP及RBF人工神经网络,分别对煤与瓦斯的突出预测问题进行了建模比较.通过对山西某煤... 煤与瓦斯突出是一种复杂的非线性地质危害,建立适当的多指标非线性模型是预测的重点.通过采用两个均具有非线性、自主学习、自组织以及并行处理能力的BP及RBF人工神经网络,分别对煤与瓦斯的突出预测问题进行了建模比较.通过对山西某煤矿的实测数据在MATLAB环境下进行了仿真研究及测试,研究了两者在预测准确度和收敛速度方面的区别.仿真结果表明:RBF神经网络预测结果更快速且准确可靠,在煤与瓦斯突出预测方面具有实际应用价值. 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 BP神经网络 rbf神经网络 预测模型
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一种基于RBF神经网络预测模型的舰船静电场检测方法 被引量:1
17
作者 李松 蔡旭东 赵仕伟 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2009年第3期553-556,共4页
海洋环境中,舰船静电场信号易受背景噪声的影响,给目标检测带来了困难.通过对静电场的分析,提出了一种低信噪比下检测舰船静电场的方法,首先对信号进行小波分解并在低频段进行重构,然后利用RBF神经网络对海洋环境噪声建立了预测模型,以... 海洋环境中,舰船静电场信号易受背景噪声的影响,给目标检测带来了困难.通过对静电场的分析,提出了一种低信噪比下检测舰船静电场的方法,首先对信号进行小波分解并在低频段进行重构,然后利用RBF神经网络对海洋环境噪声建立了预测模型,以模型对于接受信号的一步预测误差作为检验统计量来判断目标是否存在.将该方法用于实测舰船静电场信号的检测,取得了较好的效果. 展开更多
关键词 舰船静电场 目标检测 小波分解 重构 rbf神经网络 预测模型
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基于薄板翻边回弹试验的RBF神经网络模型 被引量:1
18
作者 刘克进 杨沿平 钟志华 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期492-494,491,共4页
对薄板内凹、外凸翻边进行了回弹试验,借助混合水平的正交试验设计方法从试验数据中选择训练样本,建立了回弹的径向基函数神经网络模型。分析了训练样本集的大小对模型误差的影响,指出在训练样本不少于14个的情况下,模型具有较高的预测... 对薄板内凹、外凸翻边进行了回弹试验,借助混合水平的正交试验设计方法从试验数据中选择训练样本,建立了回弹的径向基函数神经网络模型。分析了训练样本集的大小对模型误差的影响,指出在训练样本不少于14个的情况下,模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 回弹 试验 神经网络 训练样本集 神经网络模型 回弹试验 翻边 薄板 rbf 径向基函数
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基于FRBPSO-RBF神经网络的污水BOD5软测量方法 被引量:1
19
作者 班慧琳 李中志 +1 位作者 李斌勇 王远 《成都信息工程大学学报》 2024年第4期416-421,共6页
污水处理过程中污水BOD5难以实时准确测量,故软测量方法逐渐被用于污水BOD5的预测,其中RBF神经网络软测量方法应用广泛,但存在训练过程易陷入局部极值等问题。为提高RBF神经网络的预测精度,提出了基于适应度排名的粒子群算法(fitness ra... 污水处理过程中污水BOD5难以实时准确测量,故软测量方法逐渐被用于污水BOD5的预测,其中RBF神经网络软测量方法应用广泛,但存在训练过程易陷入局部极值等问题。为提高RBF神经网络的预测精度,提出了基于适应度排名的粒子群算法(fitness ranking based particle swarm optimization,FRBPSO),根据适应度排名与迭代次数确定惯性权重的大小,并根据粒子个体历史最优值的排名与迭代次数确定自我学习因子与社会学习因子的大小,并将FRBPSO算法引入RBF神经网络的参数训练中。基于13个基准测试函数与其他3个粒子群优化算法对比,实验结果显示FRBPSO算法的寻优能力相对较强。再将基于FRBPSO算法的RBF神经网络用于构建污水BOD5软测量模型,仿真结果表明,在测试数据中,FRBPSO-RBF软测量模型的平均绝对误差比PSO-RBF软测量模型、DAIW-RBF软测量模型、SCVPSO-RBF软测量模型分别降低了0.7178、0.2402、0.5851,平均绝对百分比误差分别降低了0.47%、0.15%、0.33%,均方根误差分别降低了0.0034、0.0015、0.0039。与其他3个基于PSO算法的BOD5软测量模型相比,FRBPSO-RBF模型具有较高的BOD5预测精度。 展开更多
关键词 rbf神经网络 PSO算法 软测量模型 BOD5软测量 污水水质预测
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基于RBF神经网络马尔可夫模型的淮河流域汛期暴雨量预测 被引量:2
20
作者 刘倪 叶金印 《浙江农业科学》 2014年第8期1256-1259,共4页
利用淮河流域1960-2007年172个台站汛期(6-9月)逐日降水资料,选取40个代表站,统计出代表站48年间逐年汛期暴雨量并建立时间序列,针对RBF神经网络和马尔可夫预测的优缺点,建立起RBF神经网络与马尔可夫模型相耦合的预测模型,并将该模型应... 利用淮河流域1960-2007年172个台站汛期(6-9月)逐日降水资料,选取40个代表站,统计出代表站48年间逐年汛期暴雨量并建立时间序列,针对RBF神经网络和马尔可夫预测的优缺点,建立起RBF神经网络与马尔可夫模型相耦合的预测模型,并将该模型应用于淮河流域2006-2007年汛期暴雨量预测,预测结果令人满意。 展开更多
关键词 rbf神经网络 马尔可夫模型 暴雨量预测
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