RBF神经网络模型在山西省需水预测中的应用

【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。

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6	黄加亮;蔡振雄;;径向基函数网络在柴油机智能诊断领域中的应用与实现[A];中国航海学会2002年度学术交流会论文集专刊[C];2002年
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