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介绍了径向基函数(RBF)神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络农田土壤含盐量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,使用实际观测数据进行计算,模型运算速度快、性能稳定、预测结果精度较高、泛化能力强。
基于RBF神经网络的农田土壤含盐量预测
【摘 要】
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介绍了径向基函数(RBF)神经网络的原理、训练算法,建立的径向基函数神经网络农田土壤含盐量预测模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,使用实际观测数据进行计算,模型运算速度快、性能稳定、预测结果精度较高、泛化能力强。
【机 构】
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新疆水利水电科学研究院,新疆农业大学水利与土木工程学院
【出 处】
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新疆水利
【发表日期】
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2009年05期
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