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改进的前馈型神经网络模型在承压水漏斗水位预报中的应用 被引量:2

Application of Modified Model of Feedforward Neural Network in Forecasting Confined Water Funnel Level
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摘要 建立了以改进Powell法优化的前馈型神经网络模型 ,模型既具有强大的函数逼近功能 ,又克服了传统神经网络优化方法的缺点。将神经网络模型用于承压水漏斗的动态水位预报 ,实例表明 :模型预报效果较好。 A feedforward neural network model optimized by the modified Powell method is established. The model is of strong function of approximation and capable of overcoming the disadvantages of conventional feedforward neural network optimization method. So, it is used to forecast the confined water funnel level. The case shows that the forecasting results of the model preferably.
作者 吴蓉 周志芳
出处 《江苏地质》 2002年第1期19-21,共3页 Jiangsu Geology
关键词 前馈型神经网络模型 水位预报 承压水漏斗 Powell法 Water level Forecast Confined water funnel Powell method Neural network
  • 相关文献

参考文献3

  • 1胡守仁.神经网络导论[M].长沙:国防科技大学出版社,1998.113-121.
  • 2徐春晖,徐向东.前馈型神经网络新学习算法的研究[J].清华大学学报(自然科学版),1999,39(3):1-3. 被引量:40
  • 3简明.沧州深层地下水降漏斗动态分析及其应用[J].河北工程技术高等专科学校学报,1999,.

二级参考文献8

共引文献46

同被引文献23

引证文献2

二级引证文献8

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