10.3969/j.issn.1000-1379.2008.11.026
黄河流域需水量预测的GRNN模型研究
黄河流域工业、农业和生活需水量受多种因素影响,需水量与影响因素之间存在复杂的非线性关系.在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络的原理和结构,并将GRNN应用于黄河流域需水量的预测.预测结果与遗传BP预测模型接近,表明模型合理正确,可为黄河流域水资源规划管理和优化配置以及调控提供依据,而且相对遗传BP预测模型,广义回归神经网络模型具有网络稳健、训练速度快、易于实现等特点.
需水量、广义回归神经网络、黄河流域
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TV213.4
"十一五"国家科技支撑计划项目2006BAD11B05;华北水利水电学院青年科研基金资助项目HSQJ2008009
2009-02-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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