10.3969/j.issn.1000-1379.2008.08.029
基于RBF神经网络的农业需水量预测
介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络农业需水量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,运算速度快、性能稳定,克服了BP神经网络学习过程的收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷,预测精度较高,泛化能力强.
RBF神经网络、BP神经网络、农业需水量预测、聚类算法
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P333;S271(水文科学(水界物理学))
国家自然科学基金资助项目50709027
2009-04-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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62-63,66