具有混沌特征的GMDH网络在降雨量预测中的应用

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GMDH称为数据处理的群集方法,它的网络结构有自组织特征,适用于非线性系统的建模〔1〕.降雨量是一种重要的灾害数据,具有混沌特性,本文将降雨量的混沌特征引入神经网络GMDH的建模,并对安徽省蚌埠地区的降雨量进行了预测,收到良好效果. GMDH called data processing clustering method, its network structure has self-organizing features, suitable for nonlinear system modeling [1]. Rainfall is an important disaster data with chaotic characteristics. In this paper, the chaotic characteristics of rainfall are introduced into the modeling of neural network GMDH, and the rainfall in Bengbu, Anhui Province is predicted, which has received good results.
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