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选用RBF神经网络，利用改进的K-均值聚类算法，动态确定RBF神经网络中心，并采用最小二乘法进行RBF神经网络的权值调整，通过兰州、青铜峡和三门峡检测黄河含沙量数据的分析和处理。结果表明本预测模型的拟合和预测精度均较好。
基于RBF神经网络的黄河含沙量预测研究
【摘 要】
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选用RBF神经网络，利用改进的K-均值聚类算法，动态确定RBF神经网络中心，并采用最小二乘法进行RBF神经网络的权值调整，通过兰州、青铜峡和三门峡检测黄河含沙量数据的分析和处理。
【机 构】
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兰州交通大学经济管理学院
【出 处】
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水资源研究
【发表日期】
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2013年2期
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