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发布时间：2019-03-10

论文类型：期刊论文

发表时间：2005-06-30

发表刊物：水电能源科学

收录刊物：ISTIC

期号：03

页面范围：77-79+94

ISSN号：1000-7709

关键字：贮灰坝;RBF网络;浸润线

摘要：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。