面向全场景安全的储能投资高效规划方法 被引量：2

1

作者 程曹阳 杨知方 +2 位作者 余娟 王新刚 周专 《电工技术学报》 北大核心 2025年第1期64-79,共16页

随着风电、光伏等新能源渗透率的不断提高,系统随机性与波动性的不断增强,科学合理地规划储能被认为是缓解新能源不确定性、提高电力系统安全性与灵活性的有效手段。然而,现有规划方法为了保证一定的计算效率,通常仅选取少量关键场景用... 随着风电、光伏等新能源渗透率的不断提高,系统随机性与波动性的不断增强,科学合理地规划储能被认为是缓解新能源不确定性、提高电力系统安全性与灵活性的有效手段。然而,现有规划方法为了保证一定的计算效率,通常仅选取少量关键场景用以制定储能规划方案,无法确保其在全场景下的安全性,倘若对于全场景进行安全校核,又会因为模型规模大而导致求解时间在规划层面都难以接受。为此,该文提出一种面向全场景安全的储能投资高效规划方法。首先,针对现有规划方法存在的安全风险,提出一种面向全场景安全的闭环储能规划框架,以及基于全场景集排序结果引导的场景更新策略,可以保证规划方案在全场景下的安全性,同时兼顾一定的计算效率;其次,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络及场景关键指标排序的初始关键场景集生成方法,该方法无需预先给定聚类数量,能够较准确地反映全场景的关键信息,进一步提高了计算效率;最后,基于IEEE 30节点系统以及国内某省实际341节点系统进行算例验证,结果表明所提方法可以在保障规划方案在全场景下的安全性与最优性的基础上,尽可能减少需考虑的场景数量,提高求解效率。 展开更多

关键词 储能规划 多场景规划 场景筛选 安全校核 自组织映射神经网络

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基于主成分分析和神经网络聚类的城市坡道行驶工况研究 被引量：1

2

作者 宋宇臻 吴智敏 +2 位作者 阴晓峰 雷雨龙 梁益铭 《汽车技术》 北大核心 2025年第5期47-54,共8页

针对车用性能评价的城市行驶工况缺乏坡道信息的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络的城市坡道行驶工况构建方法。采用平均车流法采集具有城市坡道特征的典型道路行驶基础数据,将预处理后数据划分短行程,选取20个表征道路运行... 针对车用性能评价的城市行驶工况缺乏坡道信息的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络的城市坡道行驶工况构建方法。采用平均车流法采集具有城市坡道特征的典型道路行驶基础数据,将预处理后数据划分短行程,选取20个表征道路运行特征的短行程特征参数;利用主成分分析法对特征参数降维,使用SOM神经网络对短行程进行聚类分析;基于坡道平滑衔接的原则,选取相关度较高的短行程,并构建包含速度、坡度信息的城市坡道行驶工况。自动变速器坡道性能测试结果表明:所构建工况能够体现车辆在具有城市坡道特征道路的行驶特性,可作为车辆城市坡道行驶性能测试的基准工况。 展开更多

关键词 坡道行驶工况 主成分分析 som神经网络 聚类分析 性能测试

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一种基于SOM的中文Web文档层次聚类方法 被引量：14

3

作者 陈福集 杨善林 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2002年第2期173-176,共4页

近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法... 近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 。 展开更多

关键词 自组织特征映射 神经网络 层次聚类方法 中文WEB文档 因特网 som

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提高预测精度的ELMAN和SOM神经网络组合 被引量：11

4

作者 王杰 闫东伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1943-1945,共3页

针对预测样本数量有限的问题,提出了对训练样本和要预测的样本先聚类、后分别训练和预测的方法。利用网络特性,对复杂信息进行预先分类,使后续信息处理和映射更精确迅速,采用ELMAN神经网络和SOM神经网络的组合提高预测精度。通过对天气... 针对预测样本数量有限的问题,提出了对训练样本和要预测的样本先聚类、后分别训练和预测的方法。利用网络特性,对复杂信息进行预先分类,使后续信息处理和映射更精确迅速,采用ELMAN神经网络和SOM神经网络的组合提高预测精度。通过对天气和疾病的预测仿真实验表明,该方法增强了网络的局部泛化能力,预测精度高于BP网络和单一采用EMAN网络或SOM网络的精度。 展开更多

关键词 ELMAN神经网络 som神经网络 聚类 预测

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基于SOM神经网络的品牌丑闻微博传播分类预测研究 被引量：10

5

作者 杨于峰 余伟萍 田盼 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第10期23-28,12,共7页

作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集... 作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集事件爆出后的一周时间内的微博博文数量,记录丑闻事件传播动态变化,并运用神经网络SOM模型方法对博文的数量变化进行聚类,得到微博上品牌丑闻事件传播的五种类型:对数型、缓坡型、突变型、长坡型及堤坝型,并在Matlab软件中用指数拟合的方法对数据做预测分析。企业了解丑闻事件在微博上的不同传播类型及各自的特点,对于其在快速预测和有效应对丑闻事件以及品牌危机时,具有很好的参考和借鉴价值。 展开更多

关键词 品牌丑闻 微博 舆情监测 som神经网络 聚类 指数拟合

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基于SOM神经网络的岸桥起升电机状态聚类分析 被引量：9

6

作者 唐刚 姚小强 胡雄 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期595-601,共7页

为解决岸桥起升电机状态识别及复杂非线性模式分类的问题,分析了起升电机采集信号训练样本集、特征提取方式等因素对电机状态识别的影响,并设计了基于SOM(自组织特征映射)神经网络的状态聚类分析方法。Python仿真结果表明:起升电机振动... 为解决岸桥起升电机状态识别及复杂非线性模式分类的问题,分析了起升电机采集信号训练样本集、特征提取方式等因素对电机状态识别的影响,并设计了基于SOM(自组织特征映射)神经网络的状态聚类分析方法。Python仿真结果表明:起升电机振动烈度可以聚类为5种类别,分别对应电机的5种工作状态,并且可以得到每类振动烈度数据的区间范围。这种方法可达到电机振动烈度有效快速地自适应分类,实现岸桥起升电机的状态识别,为岸桥起升电机的维护保养提供一定的依据。 展开更多

关键词 岸桥起升电机 状态识别 som神经网络 聚类中心

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基于小波和SOM网络的医学图像融合 被引量：3

7

作者 王安娜 杨铭如 +1 位作者 刘坐乾 王婷君 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第21期200-202,205,共4页

提出一种基于小波变换和自组织特征映射(SOM)神经网络的医学图像融合方法,对图像进行小波变换,以图像的小波系数为特征,采用SOM网络对图像进行聚类,并进行模糊分类,从而确定像素融合的权重,得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法能够... 提出一种基于小波变换和自组织特征映射(SOM)神经网络的医学图像融合方法,对图像进行小波变换,以图像的小波系数为特征,采用SOM网络对图像进行聚类,并进行模糊分类,从而确定像素融合的权重,得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法能够获得良好的性能。 展开更多

关键词 图像融合 小波变换 自组织特征映射神经网络 聚类分析

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基于SOM神经网络的高校图书馆个性化推荐服务系统构建 被引量：18

8

作者 刘爱琴 李永清 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第4期95-102,共8页

资源分类不合理、资源检索机制不完善是高校图书馆数字化建设中的重要问题。文章基于SO M神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用户Web访问行为进行聚类和优化分析。其次,基于用户分析结果的输出,将... 资源分类不合理、资源检索机制不完善是高校图书馆数字化建设中的重要问题。文章基于SO M神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用户Web访问行为进行聚类和优化分析。其次,基于用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建高校图书馆用户个性化推荐服务系统。最后对系统进行有效性验证,实现了图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。通过用户与文献资源特征的相关性计算,进一步识别用户的兴趣点和所在聚类集。 展开更多

关键词 som神经网络 聚类分析 个性化推荐 关联数据集

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双获胜节点SOM及其在TSP中的应用 被引量：1

9

作者 韩旭明 李明 王丽敏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第11期2637-2639,共3页

在Kohonen提出的SOM(self-organization map)神经网络的基础上,通过拓广SOM网络的获胜节点数量,引入惩罚修正因子,改进邻域和连接权函数等方法提出一种新的SOM即SOMDW(SOM with double-winner)模型。为了验证该模型的有效性,以旅行商问... 在Kohonen提出的SOM(self-organization map)神经网络的基础上,通过拓广SOM网络的获胜节点数量,引入惩罚修正因子,改进邻域和连接权函数等方法提出一种新的SOM即SOMDW(SOM with double-winner)模型。为了验证该模型的有效性,以旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)为例对该模型进行检验,得到了满意的结果。另外为了增强SOMDW网络的动态聚类性能,提高解的精确性,还采用禁忌搜索的搜索方法。 展开更多

关键词 som神经网络 双获胜节点 邻域函数 连接权函数 聚类 TSP问题

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基于SOM神经网络的煤矿智能变电站故障录波启动判据算法 被引量：1

10

作者 李天玉 盛芬芬 +2 位作者 王一聪 褚达 蔡儒军 《煤炭工程》 北大核心 2014年第8期136-138,142,共4页

由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二... 由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二维平面阵列中显示出来,网络拓扑结构中的蓝色神经元代表A相越限,此时需要启动录波。为了验证模型的正确性,依次将维数不同的两组向量输入网络模型中,输出结果表明,基于SOM神经网络的故障录波启动判据算法自适应能力较强,能有效地完成录波启动,误差较小。 展开更多

关键词 智能变电站 故障录波 启动判据 som神经网络 聚类分析

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基于SOM聚类算法和灰色改进神经网络的粮仓温度预测 被引量：3

11

作者 郭利进 连丰沛 《粮食与油脂》 北大核心 2019年第11期97-100,共4页

针对传统粮仓温度预测方法非线性度大、输入变量繁杂、精度不高的问题,提出利用SOM聚类算法降低模型非线性度、利用灰色关联分析法简化模型输入变量、利用灰色GM(1,N)模型和改进神经网络相结合提高精度的预测方法。结果表明,所用方法预... 针对传统粮仓温度预测方法非线性度大、输入变量繁杂、精度不高的问题,提出利用SOM聚类算法降低模型非线性度、利用灰色关联分析法简化模型输入变量、利用灰色GM(1,N)模型和改进神经网络相结合提高精度的预测方法。结果表明,所用方法预测误差小、模型更稳定,为粮仓温度预测提供了一种有效研究方法。 展开更多

关键词 som聚类 灰色系统理论 改进神经网络 粮仓温度预测

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基于SOM网络的股票聚类分析方法 被引量：7

12

作者 徐志超 梁艳春 时小虎 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第9期2426-2428,共3页

无监督的自组织映射(SOM)神经网络是用于聚类的主要人工神经网络模型之一。在SOM网络的基础上改进了网络中的邻域函数,并将其用于对股票进行分析和选择,得到了令人满意的结果。为了提高解的精度,避免多个输入样本映射到同一输出节点还... 无监督的自组织映射(SOM)神经网络是用于聚类的主要人工神经网络模型之一。在SOM网络的基础上改进了网络中的邻域函数,并将其用于对股票进行分析和选择,得到了令人满意的结果。为了提高解的精度,避免多个输入样本映射到同一输出节点还提出了禁忌映射的方法。数值模拟表明该模型对于上市公司的聚类结果令人满意,对于股民客观、准确地选出真正具有投资价值的股票具有指导意义。 展开更多

关键词 som神经网络 动态竞争 聚类 禁忌映射 股票分析

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基于SOM网络的差分隐私保护研究 被引量：3

13

作者 叶欣欣 杨高明 +1 位作者 方贤进 施雨 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期1195-1198,共4页

差分隐私模型具有强大的隐私保护能力,但是也存在数据效用低等问题。为提高数据可用性并保护数据隐私,提出一种基于SOM网络的差分隐私算法(SOMDP)。首先利用SOM网络模型对数据进行聚类操作;其次,对每个划分好的聚类添加满足差分隐私的... 差分隐私模型具有强大的隐私保护能力,但是也存在数据效用低等问题。为提高数据可用性并保护数据隐私,提出一种基于SOM网络的差分隐私算法(SOMDP)。首先利用SOM网络模型对数据进行聚类操作;其次,对每个划分好的聚类添加满足差分隐私的拉普拉斯噪声;最后,理论分析算法的可行性,并在真实数据集上评估SOMDP算法性能、算法的数据可用性和隐私性能。实验结果表明,SOMDP在达到差分隐私要求的前提下,可较大程度地提高差分隐私数据发布的效用。 展开更多

关键词 ε-差分隐私 som神经网络 聚类分析 数据发布

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基于核KMeans和SOM神经网络算法的海况聚类分析 被引量：5

14

作者 陈晓曼 苏欢 《陕西科技大学学报》 北大核心 2023年第3期208-214,共7页

为了更加高质量地利用海况数据,避免由复杂因素导致的对海况误判问题,基于KMeans、核技巧、自组织映射(Self-organizing Mapping, SOM)神经网络构建了自组织映射混合核KMeans(SOM-Gaussian and Polynomial Kernel-KMeans, SGPK-KMeans)... 为了更加高质量地利用海况数据,避免由复杂因素导致的对海况误判问题,基于KMeans、核技巧、自组织映射(Self-organizing Mapping, SOM)神经网络构建了自组织映射混合核KMeans(SOM-Gaussian and Polynomial Kernel-KMeans, SGPK-KMeans)算法.克服了KMeans对复杂数据聚类效果不佳、核KMeans需要指定聚类数目和对初始聚类中心敏感的问题.通过海况数据聚类实验,将SGPK-KMeans算法的聚类效果与经典KMeans、单核KMeans和SOM神经网络算法进行对比分析.结果表明SGPK-KMeans对于海况数据聚类具有更加稳定的效果且能更加准确的识别出数据中的异常值. 展开更多

关键词 聚类 海况 核KMeans som神经网络

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基于SOM神经网络聚类的用气客户全生命周期管理 被引量：5

15

作者 孙铭 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第12期146-152,共7页

为了提升市场竞争力,天然气销售企业必须从多个角度对用气客户进行全生命周期管理,以提升客户价值、增强客户忠诚度。决定用气客户全生命周期管理成效的关键就在于能否科学合理地对客户进行分类,而现有的分类方法则未能很好地体现客户... 为了提升市场竞争力,天然气销售企业必须从多个角度对用气客户进行全生命周期管理,以提升客户价值、增强客户忠诚度。决定用气客户全生命周期管理成效的关键就在于能否科学合理地对客户进行分类,而现有的分类方法则未能很好地体现客户价值的现状,不便于对客户进行有针对性的管理。为此,采用SOM神经网络聚类方法,针对天然气的产品特点,选取毛利额、用气时长、用气量增长率等3个指标,对中国西南地区某大型天然气生产企业的546家用气客户进行了实证分析。研究结果表明:(1)用气客户关系的全生命周期可划分为客户识别期、发展期、稳定期和衰退期4个阶段,进而有针对性地提出了识别期开发策略、发展期分级服务策略、稳定期价值提升策略和衰退期终止策略;(2)各个阶段具有不同的营销策略重点,因而能更好地识别和服务于重点及潜力客户,持续提升企业的市场竞争力。结论认为:所建立的方法能更有效、更准确地对用气客户群进行分类,科学合理地对用气客户进行全生命周期管理。 展开更多

关键词 天然气用气客户 som神经网络 聚类 全生命周期 客户价值 开发策略 提升策略 分级服务策略 终止策略

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基于SOM神经网络的工程经济学教学质量评价模型研究 被引量：6

16

作者 李可心 张斌 +1 位作者 蒙彦宇 王淋 《现代电子技术》 2023年第18期162-166,共5页

针对传统教学数据处理及分析受多种复杂因素干扰,存在主观性强、数据处理效率低、评估结果不准确等问题,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络构建工程经济学教学质量评价模型的方法。首先,基于课程属性及特点设计可用于工程经济学... 针对传统教学数据处理及分析受多种复杂因素干扰,存在主观性强、数据处理效率低、评估结果不准确等问题,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络构建工程经济学教学质量评价模型的方法。首先,基于课程属性及特点设计可用于工程经济学教学质量评价的评价指标及其评价内容;然后,重点介绍基于SOM神经网络构建工程经济学教学质量评价模型全过程,包括量化评价指标并将其作为标准样本输入网络模型,调整模型各项参数使其性能达到最优,基于获胜神经元及其他神经元拓扑结构进行质量评价分析。最后,基于建设工程经济学课堂采集的教学评价数据,利用提取的12个教学质量评价指标,从理论及实践双维度分析教学数据,验证所提模型的有效性。结果表明,基于SOM神经网络构建的工程经济学教学评价模型可有效地对教学质量做出客观准确的评价结果。该方法可为实现工程经济学高效、准确的教学评估和推动智能化教学评价体系的构建提供参考。 展开更多

关键词 工程经济学课程 教学质量评价 自组织特征映射神经网络 教学数据参量 评价指标 聚类分析

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基于SOM神经网络的宜城市森林健康评价

17

作者 林治成 杨贵才 +3 位作者 夏锐 康建坤 曾冠中 张伟 《南方林业科学》 2023年第5期65-70,共6页

森林健康是生态文明建设中不可或缺的一环。本文基于2022年宜城市森林调查数据,通过主成分分析法排除冗余因子,确定健康评价指标,并运用SOM神经网络模型进行聚类分析,对宜城市森林健康状况进行评价。结果表明:(1)总的来看,宜城市森林优... 森林健康是生态文明建设中不可或缺的一环。本文基于2022年宜城市森林调查数据,通过主成分分析法排除冗余因子,确定健康评价指标,并运用SOM神经网络模型进行聚类分析,对宜城市森林健康状况进行评价。结果表明:(1)总的来看,宜城市森林优质健康等级最少,占比12.86%,健康等级占比17.14%,亚健康等级占比21.43%,不健康等级最多,占比31.43%,极不健康等级占比17.14%;(2)宜城市森林以幼龄林与中龄林为主,龄组结构较为不合理,中龄林健康状况整体略优于幼龄林;(3)以郁闭度划分,低郁闭度森林健康状况优于高郁闭度森林;(4)以起源划分,人工林健康状况优于天然林。 展开更多

关键词 森林健康评价 宜城市 主成分分析法 som神经网络 聚类分析

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基于SOM神经网络的宜城市耕地健康评价

18

作者 林治成 杨贵才 +2 位作者 夏锐 康建坤 曾冠中 《智慧农业导刊》 2023年第17期18-22,27,共6页

该文基于2021年、2022年宜城市耕地实地调查数据,对宜城市耕地的26个指标采用主成分分析法去除冗余因子,并运用SOM神经网络模型对剩余因子聚类分析,得到宜城市耕地健康状况。研究发现,宜城市耕地整体状况良好,耕地大多建立在平地上,配... 该文基于2021年、2022年宜城市耕地实地调查数据,对宜城市耕地的26个指标采用主成分分析法去除冗余因子,并运用SOM神经网络模型对剩余因子聚类分析,得到宜城市耕地健康状况。研究发现,宜城市耕地整体状况良好,耕地大多建立在平地上,配套的基础设施较为完善,富硒土壤分布广泛,Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级耕地要远多于Ⅳ级耕地。研究区内耕地资源质量等级分布存在空间分布特征,小河镇和南营街道耕地健康状况略差于其他区域,板桥店镇和流水镇耕地健康状况最好。 展开更多

关键词 耕地健康评价 宜城市 主成分分析法 som神经网络 聚类分析

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基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究 被引量：168

19

作者 代倩 段善旭 +3 位作者 蔡涛 陈昌松 陈正洪 邱纯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第34期28-35,共8页

现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,... 现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 展开更多

关键词 光伏发电量短期预测 神经网络 气象因素 自组织特征映射聚类 距离分析

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基于聚类分析的人工神经网络洪水预报模型研究 被引量：11

20

作者 尹雄锐 张翔 夏军 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期34-40,共7页

应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚... 应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚类方法能够将流量过程分解为具有不同内在规律的若干过程,两种综合神经网络模型预报精度均优于单一的多层前馈网络模型,而且FCMMFN的精度高于SOMMFN。 展开更多

关键词 模糊C均值 自组织映射网络 洪水预报 聚类分析 人工神经网络

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