【摘 要】
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分析水华发生的主要因素,研究水华的软测量主导变量确定方法与短期预测模型,RBF神经网络基函数中心、宽度和权值的监督学习方法,基于梯度下降的误差纠正算法,提出基于RBF网络
【机 构】
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北京工商大学信息工程学院,北京,100037
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分析水华发生的主要因素,研究水华的软测量主导变量确定方法与短期预测模型,RBF神经网络基函数中心、宽度和权值的监督学习方法,基于梯度下降的误差纠正算法,提出基于RBF网络的水华软测量方法。对RBF网络隐层节点数对网络性能的作用和影响进行了分析比较,对径向基函数宽度与网络拟合能力,以及网络泛化性能进行讨论.从网络的训练和水华预测结果来看,采用RBF神经网络可以预测叶绿素的短期变化规律,基于RBF网络的水华软测量模型泛化能力强,网络预测精度高,拟合性能好,为河湖水华短期预测方法的深入研究奠定了基础。
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