基于灰色關聯分析與RBF神經網絡的水面蒸發(fā)量預測

利用灰色關聯度法分析了影響水面蒸發(fā)量的主要氣象因素,并通過RBF神經網絡建立了水面蒸發(fā)量的經驗預測模型.計算結果表明,所建立的模型簡單易行,精度較高,可以應用于生產實踐中.

作 者： 魏光輝 馬亮 WEI Guanghui MA Liang   作者單位： 新疆農業(yè)大學水利與土木工程學院,新疆,烏魯木齊,830052  刊 名： 干旱氣象  英文刊名： ARID METEOROLOGY  年，卷(期)： 2009 27(1)  分類號： P332.2  關鍵詞： 水面蒸發(fā)量   灰色關聯度   RBF神經網絡   預測  

【基于灰色關聯分析與RBF神經網絡的水面蒸發(fā)量預測】相關文章：

基于RBF神經網絡的短時交通流量預測04-27

基于灰色關聯分析法建模分析長江水質04-27

基于灰色關聯分析法的電纜火災危險性分析04-26

軍用無人機研制費用的RBF神經網絡預測04-27

基于標識指數法的水質灰色動態(tài)模型群預測分析04-25

基于OLS算法的RBF神經網絡在大壩安全監(jiān)測中的應用04-25

基于灰色BP網絡的火災事故預測04-25

基于二元語義多屬性群決策的灰色關聯分析法04-27

基于GM(1,1)的黃河(蘭州段)水質灰色預測實證分析04-26

灰色關聯分析水位下降對藻類生長的影響04-26