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Application of Nonlinear Predictive Control Based on RBF Network Predictive Model in MCFC Plant
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作者 陈跃华 曹广益 朱新坚 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2007年第1期42-46,52,共6页
This paper described a nonlinear model predictive controller for regulating a molten carbonate fuel cell (MCFC). A detailed mechanism model of output voltage of a MCFC was presented at first. However, this model was t... This paper described a nonlinear model predictive controller for regulating a molten carbonate fuel cell (MCFC). A detailed mechanism model of output voltage of a MCFC was presented at first. However, this model was too complicated to be used in a control system. Consequently, an off line radial basis function (RBF) network was introduced to build a nonlinear predictive model. And then, the optimal control sequences were obtained by applying golden mean method. The models and controller have been realized in the MATLAB environment. Simulation results indicate the proposed algorithm exhibits satisfying control effect even when the current densities vary largely. 展开更多
关键词 molten carbonate fuel cell (MCFC) radial basis function rbf)neural network model nonlinear model predictive control (NMPC) golden mean method
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A New Searching Strategy for the Lost Plane Based on RBF Neural Network Model and Global Optimization Model
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作者 Yiqing YU 《International Journal of Technology Management》 2015年第4期126-128,共3页
In this paper, we construct two models for the searching task for a lost plane. Model 1 determines the searching area. We predict the trajectory of floats generated after the disintegration of the plane by using RBF n... In this paper, we construct two models for the searching task for a lost plane. Model 1 determines the searching area. We predict the trajectory of floats generated after the disintegration of the plane by using RBF neural network model, and then determine the searching area according to the trajectory. With the pass of time, the searching area will also be constantly moving along the trajectory. Model 2 develops a maritime search plan to achieve the purpose of completing the search in the shortest time. We optimize the searching time and transform the problem into the 0-1 knapsack problem. Solving this problem by improved genetic algorithm, we can get the shortest searching time and the best choice for the search power. 展开更多
关键词 the trajectory of floats rbf neural network model Global optimization model 0-1 knapsack problem improved geneticalgorithm
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车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究 被引量:1
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作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页
为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 rbf神经网络 模型预测控制 仿真
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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
4
作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页
为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 模拟退火算法(SA) 径向基神经网络模型(rbf) 突发水污染 安全评价 内陆河
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Health diagnosis of concrete dams using hybrid FWA with RBF-based surrogate model 被引量:5
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作者 Si-qi Dou Jun-jie Li Fei Kang 《Water Science and Engineering》 EI CAS CSCD 2019年第3期188-195,共8页
Structural health monitoring is important to ensuring the health and safety of dams.An inverse analysis method based on a novel hybrid fireworks algorithm (FWA) and the radial basis function (RBF) model is proposed to... Structural health monitoring is important to ensuring the health and safety of dams.An inverse analysis method based on a novel hybrid fireworks algorithm (FWA) and the radial basis function (RBF) model is proposed to diagnose the health condition of concrete dams.The damage of concrete dams is diagnosed by identifying the elastic modulus of materials using the displacement changes at different reservoir water levels.FWA is a global optimization intelligent algorithm.The proposed hybrid algorithm combines the FWA with the pattern search algorithm, which has a high capability for local optimization.Examples of benchmark functions and pseudo-experiment examples of concrete dams illustrate that the hybrid FWA improves the convergence speed and robustness of the original algorithm.To address the time consumption problem, an RBF-based surrogate model was established to replace part of the finite element method in inverse analysis.Numerical examples of concrete dams illustrate that the use of an RBF-based surrogate model significantly reduces the computation time of inverse analysis with little influence on identification accuracy.The presented hybrid FWA combined with the RBF network can quickly and accurately determine the elastic modulus of materials, and then determine the health status of the concrete dam. 展开更多
关键词 FIREWORKS algorithm(FWA) RADIAL BASIS function (rbf) network Surrogate model INVERSE analysis Structural HEALTH monitoring
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Parameter Estimation of RBF-AR Model Based on the EM-EKF Algorithm 被引量:6
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作者 Yanhui Xi Hui Peng Hong Mo 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期1636-1643,共8页
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基于RBF神经网络的船舶主机滑模控制算法仿真 被引量:2
7
作者 朱思远 熊源 《船电技术》 2025年第1期12-17,共6页
本文以某型柴油机为研究对象,使用MATLAB/Simulink建立了该柴油机的平均值模型,针对该柴油机的主机控制部分,设计了指数趋近率法滑模变结构控制以及基于径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制器,并且使用所搭建的柴油机平均值模型对两种控... 本文以某型柴油机为研究对象,使用MATLAB/Simulink建立了该柴油机的平均值模型,针对该柴油机的主机控制部分,设计了指数趋近率法滑模变结构控制以及基于径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制器,并且使用所搭建的柴油机平均值模型对两种控制算法进行对比。结果表明基于RBF径向基神经网络滑模控制器相对于传统的滑模控制器拥有更好的可靠性、更快的响应速度、更好的控制性能。 展开更多
关键词 船舶柴油机控制 平均值模型 rbf神经网络
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基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
8
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 rbf模糊神经网络 预测模型
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基于模糊RBF滑模控制的被动式电液负载模拟器力加载策略研究
9
作者 李航 罗小辉 曹树平 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期98-105,共8页
针对大负载工作条件以及系统中存在的舵机运动干扰等问题,以300 kN惯性负载被动式电液负载模拟器为研究对象,在扰动频率不低于2 Hz的工况下开展力加载精度提升试验。考虑实际工作过程中非线性因素与不确定性因素的影响,建立系统非线性... 针对大负载工作条件以及系统中存在的舵机运动干扰等问题,以300 kN惯性负载被动式电液负载模拟器为研究对象,在扰动频率不低于2 Hz的工况下开展力加载精度提升试验。考虑实际工作过程中非线性因素与不确定性因素的影响,建立系统非线性数学模型;基于神经网络能够逼近任意非线性函数的优势,结合滑模控制理论与模糊RBF神经网络算法,设计一种模糊RBF滑模控制器,通过模糊RBF神经网络输出值对滑模控制律中的未知项进行估计补偿,使模糊RBF滑模控制器不再依赖系统的准确参数;根据Lyapunov稳定性理论得到神经网络学习率,并证明控制器的稳定性;最后在MATLAB/Simulink环境下搭建数值仿真平台进行仿真试验。结果表明:与PID控制器、RBF神经网络滑模控制器相比,所设计的模糊RBF滑模控制器具有优良的力加载跟踪效果以及良好的抗干扰能力。 展开更多
关键词 电液负载模拟器 非线性模型 滑模控制 模糊rbf神经网络 加载精度
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基于改进RBF神经网络的火电机组实时调峰运行优化研究 被引量:1
10
作者 沈晓兵 《自动化应用》 2025年第2期119-121,共3页
由于负荷的频繁波动,火电机组的运行效率容易降低。因此,提出基于改进RBF神经网络的火电机组实时调峰运行优化研究。设定综合性的优化目标函数,要求机组运行效率保持在85%以上,同时最大化清洁能源利用率,优化网络结构和激活函数,利用改... 由于负荷的频繁波动,火电机组的运行效率容易降低。因此,提出基于改进RBF神经网络的火电机组实时调峰运行优化研究。设定综合性的优化目标函数,要求机组运行效率保持在85%以上,同时最大化清洁能源利用率,优化网络结构和激活函数,利用改进的RBF神经网络构建火电机组预测模型,采用粒子群优化算法训练预测模型,完成火电机组实时调峰的运行优化。结果表明,研究方法能够有效应对负荷波动,确保火电机组在不同负荷条件下的运行效率达到优化目标。 展开更多
关键词 改进rbf神经网络 火电机组 预测模型 实时调峰运行
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外骨骼助行机器人RBF神经网络自适应控制研究
11
作者 桓茜 陈宇 王伟 《机械设计与制造工程》 2025年第10期86-89,共4页
针对助行机器人关节轨迹控制误差问题,采用一种径向基函数(RBF)神经网络控制策略对外骨骼机构进行控制设计与仿真。以外骨骼二关节机构为控制对象,采用拉格朗日动力学方法建立了二关节连杆机构的动力学模型,通过RBF神经网络对建模误差... 针对助行机器人关节轨迹控制误差问题,采用一种径向基函数(RBF)神经网络控制策略对外骨骼机构进行控制设计与仿真。以外骨骼二关节机构为控制对象,采用拉格朗日动力学方法建立了二关节连杆机构的动力学模型,通过RBF神经网络对建模误差进行补偿和估计,推导出误差状态方程和收敛条件。利用MATLAB/Simulink平台进行二关节连杆机构的仿真实验,结果表明采用RBF网络补偿逼近不确定项后,关节位置跟踪误差能快速趋于0,有效解决了髋、膝关节的跟踪控制问题,说明RBF神经网络对系统模型具有很好的轨迹控制效果,研究结果为外骨骼助行控制系统的研究提供了参考依据。 展开更多
关键词 外骨骼助行机器人 径向基函数神经网络 位置跟踪误差 动力学模型
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基于RBF网络的骨干通信网络信道异常状态估计方法
12
作者 杨志杰 《长江信息通信》 2025年第7期204-206,215,共4页
由于时延、信号衰减和传输带宽变化的影响,使得骨干通信网络状态发生异常变化,进一步影响了网络的传输性能。为此,提出基于RBF网络的骨干通信网络信道异常状态估计方法。利用卡尔曼滤波通过构造信道发送端和接收端的状态方程与观测方程... 由于时延、信号衰减和传输带宽变化的影响,使得骨干通信网络状态发生异常变化,进一步影响了网络的传输性能。为此,提出基于RBF网络的骨干通信网络信道异常状态估计方法。利用卡尔曼滤波通过构造信道发送端和接收端的状态方程与观测方程,确定信道的卡尔曼增益,并通过迭代更新滤波器的协方差矩阵和估计值,输出当前信道的状态参数。并求取信道的频谱容量和实际输出,利用积译码器求出信道状态的似然比,进一步联合信道冲激响应函数构建信道空间状态模型。引入RBF网络构建信道状态估计分类器,并通过网络输出量化得到信道状态值,根据估计值与设定阈值的比较结果确定信道是否处于异常状态。实验结果表明,在研究方法的应用下,得到的估计值与实际值之间的拟合优度高于0.8,具有较高的网络信道估计准确性。 展开更多
关键词 rbf网络 骨干通信网络 信道异常状态 信道模型
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基于显著性影响因素筛选和PKO-RBF的电量预测研究
13
作者 周颖 白雪峰 +4 位作者 王永利 钱晓瑞 张嘉埔 李一鸣 韦于思 《煤炭经济研究》 2025年第8期169-175,共7页
近年来气候变化的影响和用电量变化的不规律性,对用电量预测提出更高要求,传统的预测方法无法取得理想的预测效果。为有效捕捉时间序列数据的关键特征、提升用电量预测精度,提出一种基于显著性影响因素筛选和斑翠鸟优化算法-径向基神经... 近年来气候变化的影响和用电量变化的不规律性,对用电量预测提出更高要求,传统的预测方法无法取得理想的预测效果。为有效捕捉时间序列数据的关键特征、提升用电量预测精度,提出一种基于显著性影响因素筛选和斑翠鸟优化算法-径向基神经网络的电量预测方法。首先,基于阿尔蒙多项式与耦合度模型对影响因素进行数据修正;然后,通过综合4种相关性系数初步确定显著性影响因素集合;最后,将显著性影响因素修正数据作为输入,通过PKO优化RBF超参数,进行RBF神经网络预测。算例分析表明所提出的预测模型具有较高的预测精度,为电量预测方法提供了新的思路。 展开更多
关键词 时滞效应 耦合效应 阿尔蒙多项式模型 相关性分析 关键影响因素筛选 rbf神经网络
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梯度RBF神经网络在MEMS陀螺仪随机漂移建模中的应用 被引量:12
14
作者 王昊 王俊璞 +1 位作者 田蔚风 金志华 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2006年第4期44-48,共5页
为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明... 为了提高使用精度,研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了该陀螺仪随机漂移数据的平稳性,并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论,采用梯度径向基(RBF)神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明:相比经典RBF网络模型而言,这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特;相对于季节时间序列模型而言,其补偿效果提高了大约15%。 展开更多
关键词 微机电陀螺 随机漂移 非平稳随机过程 梯度rbf神经网络 建模 游程检验
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基于支持向量机与RBF神经网络的软测量模型比较研究 被引量:16
15
作者 冯瑞 宋春林 +1 位作者 张艳珠 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期122-125,共4页
给出了基于支持向量机(SVMs)和RBF神经网络的软测量建模方法.通过对这两种方法进行理论分析和仿真比较研究,结果表明,SVMs方法跟踪性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,它比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的推广能力.
关键词 支持向量机 软测量 rbf神经网络 建模
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基于鲁棒自适应RBF网络的聚丙烯熔融指数预报 被引量:15
16
作者 曹劲 王桂增 徐博文 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期339-343,共5页
讨论径向基函数网络(RBF网络)的网络结构和基本算法,在此基础上提出了鲁棒自适应RBF网络方法。仿真结果表明。
关键词 rbf网络 自适应控制 熔融指数 聚丙烯 生产过程
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基于RBF神经网络的成都市城镇建设用地需求预测 被引量:16
17
作者 郝思雨 谢汀 +3 位作者 伍文 高雪松 邓良基 李启权 《资源科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第6期1220-1228,共9页
以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,... 以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决策依据。 展开更多
关键词 城镇建设用地 需求量预测 rbf神经网络模型 灰色模型 成都市
原文传递
基于改进聚类算法的RBF网络及其应用 被引量:7
18
作者 李春富 郑小青 葛铭 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2011年第6期72-76,共5页
RBF网络可以逼近任意连续非线性函数,且训练速度快,性能好,被广泛应用于过程建模和预测。RBF网络的一个重要因素是隐层节点的选择,隐层节点过多或过少都会影响最终网络的性能。提出一种改进的k-means聚类算法,可以自动确定最优的聚类区... RBF网络可以逼近任意连续非线性函数,且训练速度快,性能好,被广泛应用于过程建模和预测。RBF网络的一个重要因素是隐层节点的选择,隐层节点过多或过少都会影响最终网络的性能。提出一种改进的k-means聚类算法,可以自动确定最优的聚类区数,并且可使最终的聚类中心合理地分布在数据空间中。在应用RBF网络进行建模和预测时,采用该方法确定隐层节点的中心,跟用通常的聚类方法相比,可以大大减小网络规模。仿真和实际应用结果都证明该方法的有效性。 展开更多
关键词 K-MEANS聚类 rbf网络 建模
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基于RBF神经网络模型的土地生态安全预警——以甘肃省张掖市为例 被引量:21
19
作者 陈英 孔喆 +4 位作者 路正 王东 邱晓娜 闵文婧 杨润慈 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2017年第1期264-270,共7页
以张掖市为研究区域,在借鉴国内土地生态安全研究成果的基础上,依据PSR模型,结合2001—2012年土地利用的相关数据,建立土地生态安全预警指标体系。运用RBF神经网络模型对张掖市2013—2017年土地生态安全演变趋势进行预测,并结合预警指... 以张掖市为研究区域,在借鉴国内土地生态安全研究成果的基础上,依据PSR模型,结合2001—2012年土地利用的相关数据,建立土地生态安全预警指标体系。运用RBF神经网络模型对张掖市2013—2017年土地生态安全演变趋势进行预测,并结合预警指数和警度标准对2001—2017年的安全警况进行分析。结果表明:2001—2012年张掖市土地生态安全的压力系统的警度呈波动上升趋势,状态系统和响应系统的警度呈下降趋势,2013—2017年的压力系统将逐步由"中警"转变为"重警",状态系统将基本维持在"中警"水平,响应系统将处于"无警"状态;2001—2017年,张掖市土地生态安全警度呈略有下降态势,2013—2017年的预警指数将处于0.46左右,警度将处于"中警"状态。 展开更多
关键词 土地生态安全 预警 rbf神经网络 PSR模型 张掖市
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正则化RBF网络模型在地下水位预测中的应用 被引量:5
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作者 张殷钦 刘俊民 郝健 《西北农林科技大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2011年第10期204-208,共5页
【目的】建立地下水位预测的正则化RBF网络模型,为区域地下水资源的利用、规划和管理提供决策依据。【方法】以MATLAB7.0为平台,用函数newrb创建正则化RBF网络模型,基于宝鸡峡灌区B210号观测井1983-2009年的地下水位埋深资料,对网络模... 【目的】建立地下水位预测的正则化RBF网络模型,为区域地下水资源的利用、规划和管理提供决策依据。【方法】以MATLAB7.0为平台,用函数newrb创建正则化RBF网络模型,基于宝鸡峡灌区B210号观测井1983-2009年的地下水位埋深资料,对网络模型进行训练后再用测试集检验,分别绘制训练集与测试集的拟合曲线,同时计算实测值与预测值间的相对误差(RE)、平均绝对偏差(MAD)和均方误差(MSE),并将其与BP网络模型的相应值进行对比。【结果】正则化RBF网络模型和BP网络模型的相对误差均小于5%,平均绝对偏差分别为0.53和0.85,均方误差分别为0.54和1.15,相比之下,正则化RBF网络模型的预测精度更高。【结论】训练样本和测试样本的合理选取为时间序列的拟合扩展了思路,良好的泛化能力使正则化RBF网络模型在区域地下水位预测中具有一定的可行性。 展开更多
关键词 正则化 rbf网络模型 径向基函数 地下水 水位预测
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