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《人民黄河》 2007年04期
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RBF神经网络模型在山西省需水预测中的应用

刘俊萍  畅明琦  
【摘要】:分析了山西省历年城镇生活、农村生活、工业和农业用水量,建立了RBF神经网络需水预测模型,采用最近邻聚类学习算法确定径向基函数的宽度、选取聚类中心和权值。预测结果表明:山西省1998-2000年总需水量预测的相对误差为2.74%、3.33%和1.41%;1999年工业需水预测相对误差最大,也仅为13.35%。RBF神经网络需水预测模型不仅运算速度快,而且预测精度也较高。

【参考文献】
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