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传统的地下水位预测方法存在需要事先假定含水层是均匀规则的且计算量大等不足。基于广义回归神经网络基本原理,建立了地下水位预测的广义回归神经网络模型。通过实例计算表明,该模型在信息有限的情况下,仍可达到满意的预测精度,且模型简单,计算效率较高,具有广阔的应用前景。
基于广义回归神经网络（GRNN）的地下水水位预测
【摘 要】
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传统的地下水位预测方法存在需要事先假定含水层是均匀规则的且计算量大等不足。基于广义回归神经网络基本原理,建立了地下水位预测的广义回归神经网络模型。通过实例计算表
【机 构】
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中国土木工程集团有限公司
【出 处】
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吉林水利
【发表日期】
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2016年4期
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