基于RBF神经网络的年蒸发量预报

摘要：

文章以嫩江大赉站1970-2012年的年蒸发量为例,首先根据AIC准则来确定模型的阶数,进而确定KBF神经网络的输入向量,建立了RBF网络年蒸发量预报模型.结果表明,RBF神经网络模型能很好的预报年蒸发量,同BP网络比,RBF网络预测的稳定性更好,训练速度更快,预测精度更高.RBF年蒸发量预报模型可以有效地弥补物理模型的不足,而且对于不同地区具有普适性.

关键词：RBF神经网络、年蒸发量、预报、嫩江大赉站

所属期刊栏目：32

分类号：TV124(水利工程基础科学)

在线出版日期：2015-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：36-37