Hits:
Indexed by:期刊论文
Date of Publication:2005-06-30
Journal:水电能源科学
Included Journals:ISTIC
Issue:03
Page Number:77-79+94
ISSN No.:1000-7709
Key Words:贮灰坝;RBF网络;浸润线
Abstract:将RBF网络应用于贮灰坝浸润线的预测,系统地研究了原始数据的预处理、神经网络的构建、训练、检测及结果评价整个过程,并将预测结果与BP网络及传统的多元回归进行对比,结果表明:RBF网络的预测精度高、效率高。
