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根据地下水及其影响因素之间存在的映射关系,在BP网络模型的基础上,提出一种Levenberg-Marquart优化神经网络算法,并用于地下水位的预测.与传统的BP算法相比较,该算法的预测精度较高,计算结果稳定性好,收敛速度快.
应用优化神经网络算法预报地下水位
【摘 要】
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根据地下水及其影响因素之间存在的映射关系,在BP网络模型的基础上,提出一种Levenberg-Marquart优化神经网络算法,并用于地下水位的预测.与传统的BP算法相比较,该算法的预测
【机 构】
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西安理工大学水利水电学院
【出 处】
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水利水运工程学报
【发表日期】
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2005年4期
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