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张雯
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1
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供职机构:
长江科学院
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
水利工程
天文地球
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合作作者
严军
华北水利水电学院
叶春生
郑州大学水利与环境学院
杨晓东
浙江大学建筑工程学院
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2008
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神经网络在黄河口水沙通量研究中的应用
2008年
利用利津断面1963-1989年的水沙资料,建立了GRNN网络模型和BP神经网络模型,研究并探讨了黄河口水沙通量的预测问题。结果表明:①利用奇数年数据建立的GRNN和BP模型预测误差大、精度低,而用归一化处理的数据建立的GRNN和BP模型预测的绝对误差小、精度高,并且GRNN的预测精度比BP模型的高;②神经网络具有很高的灵活性和非线性映射能力;③归一化的实质是自变量的无量纲化,利用量纲分析理论研究水沙影响因子,为进一步研究黄河口水沙问题提供了一个思路。
叶春生
杨晓东
张雯
严军
关键词:
量纲分析
GRNN
水沙通量
黄河口
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