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岩溶水系统的径向基神经网络仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
岩溶水系统的复杂性决定了其输入与输出间具有非常复杂的非线性关系,利用人工神经网络方法进行系统的仿真是一种十分有效的手段。本文以MATLAB为平台,介绍了RBF网络的基本原理与训练方法,具有结构自适应确定、输出不依赖初始权值的优良特性。试用该方法建立了济南市岩溶水系统地下水位及其影响因子间的RBF网络模型,讨论了训练样本集与检测样本集的构建、原始数据的预处理方法、神经网络训练误差设置等重要环节,并与同结构的BP网络进行了对比,其结果BP网络效果依赖初始权值,表现出极不稳定性,且训练速度更慢,RBF网络具有更好的应用价值。 相似文献
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详细介绍了Elman神经网络的基本结构和数学模型,同时以地下水动态预测为例,给出用Elman神经网络建立地下水动态预测模型的方法。模型检验结果表明,该模型拟合和预测精度均较高,可应用于地下水动态系统的建模,借此说明Elman网络在地下水动态预报中的可行性,并为Elman网络技术在水文水资源领域的动态模拟应用提供借鉴。 相似文献
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基于人工神经网络基本原理和方法,构建多隐层BP神经网络径流预测模型,以新疆伊犁河雅马渡站径流预测为例进行分析,并构建常规单隐层BP以及RBF、GRNN神经网络模型作为对比分析模型,将各模型预测结果与文献[1]中的预测结果进行比较,结果表明:(1)多隐层BP神经网络径流预测模型泛化能力强,预测精度高,算法稳定,模型精度优于IEA-BP网络模型,表明研究建立的多隐层BP神经网络模型用于径流预测是合理可行的,是一种可以应用于水文径流预测预报的新方法.(2)RBF、GRNN神经网络径流预测模型预测精度高于常规单隐层BP网络模型,且RBF与GRNN神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高、调整参数少,不易陷入局部极小值等优点,可以更快地预测网络,具有较大的计算优势. 相似文献
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基于MATLAB6.5平台编程,研究利用径向基神经网络进行砂土液化评价,探讨了原始数据预处理方法、神经网络构建、训练、结果评价、主因子识别以及与BP网的对比,表明了RBF网络砂土液化评价的优越性,同时给出了RBF网络砂土液化评价的归一化数据预处理方法与利用网络权重识别砂土液化主因子方法,为今后的进一步研究与实践奠定了基础. 相似文献
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影响堤防管涌的各种因素是不确定和随机的,在堤防管涌的发生过程中各因素间表现出复杂的非线性行为。运用基于RBF神经网络的基本原理,建立了堤防管涌预测的RBF神经网络模型,从新的角度研究堤防管涌的预测问题,对该问题进行了探索性的研究。对该理论的建立以及预测方法进行了系统的讨论,为该领域的研究提供了完整的技术方法。对于23个典型堤防管涌实例的研究表明,RBF网络较BP网络有较高的预测精度,较短的预测时间和较快的预测速度,能够较好地描述堤防管涌的非线性特征。 相似文献
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基于RBF(Radial Basis Function)网络的正交最小平方算法,对攀枝花地质样品进行动态非线性基体效应校正.首先采用EDXRF仪器对样品进行测量,并对样品的荧光计数进行归一化,设计出自动分类模型和动态非线性数据基体效应校正模型的二级串联结构,用自组织神经网络(SOFM)进行分类,然后用RBF网络预测了未知样品元素Ti的百分含量.结果表明:对所预测样本的Ti的百分含量与化学分析相比的误差均小于0.5%.由此可见,用RBF方法可以有效地对地质样品进行非线性基体效应校正,能够达到工矿生产的要求. 相似文献
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改进的模糊神经网络模型在储层产能预测中的应用研究 总被引：9，自引：3，他引：9
常规神经网络在当训练样本时分母项易趋于0，导致运算进入死循环，降低了结果的可信度。改进的模糊神经网络模型克服了上述现象，具有绝对收敛性，且隐含层的神经元个数容易调整。将该改进模型用于储层产能预测，正确率达95%以上。 相似文献
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设计了一个通用的网络管理分析系统．该系统是大型ＧＩＳ平台ＭＡＰＧＩＳ的一个子系统,可用来管理各个应用领域的大型网状设施,提供灵活便利的数据输入和查询手段、较好的网络分析功能和一定的三维数据处理能力,便于进行二次开发．介绍了系统的模块结构、数据组织方式、实现技术及应用前景． 相似文献
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科学经济布置测网是提高化探找矿效果的重要途径 总被引：1，自引：1，他引：0
朱礼学 《物探化探计算技术》2000,22(2):174-178
作者在本文中详尽介绍了在化探找矿过程中测网布置及网度对找矿工作的重要性 ,并讨论了测网布置原则。充分考虑异常特点 ,科学、经济地布置测网是提高化探找矿效果的一个重要途径 相似文献