【摘 要】
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利用自组织映射（SOM）聚类模型优化径向基函数神经网络（RBFN）隐层节点的方法,减小了RBFN由于自身结构问题在地下水水位预测中产生的误差。采用SOM对已有样本进行聚类,利用聚类后的
【机 构】
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吉林大学环境与资源学院,吉林大学地下水资源与环境教育部重点实验室
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利用自组织映射（SOM）聚类模型优化径向基函数神经网络（RBFN）隐层节点的方法,减小了RBFN由于自身结构问题在地下水水位预测中产生的误差。采用SOM对已有样本进行聚类,利用聚类后的二维分布图确定隐层节点的数目,并根据聚类结果计算径向基函数的宽度,确定径向基函数的中心,由此建立SOM-RBFN模型。以吉林市丰满区二道乡为例,采用2000—2009年观测的地下水位动态资料,利用SOM-RBFN模型对地下水位进行预测,验证其准确性,并分别以5、7、10a的地下水位动态数据为研究样本建立模型,考查样本数量对预
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