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提出了基于嵌入式索引的相似性搜索和LM算法改进的双隐含层BP神经网络的水文时间序列预测模型．利用相似性搜索从大量的历史数据中挖掘出相似的信息，去除掉历史数据中的冗余和错误信息，从而减少训练集的数量，提高预测准确性．
基于嵌入式索引的水文时间序列预测模型
【摘 要】
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提出了基于嵌入式索引的相似性搜索和LM算法改进的双隐含层BP神经网络的水文时间序列预测模型．利用相似性搜索从大量的历史数据中挖掘出相似的信息，去除掉历史数据中的冗余和错
【机 构】
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河海大学计算机与信息学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2018年1期
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2015BAB07B01);公益性行业科研专项(201501022)
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