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题名水文时间序列的小波神经网络工具箱预测
被引量：1
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作者
赖金燕
黄建儒
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机构
华北科技学院电子信息工程学院
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出处
《科技视界》
2018年第16期164-165,167,共3页
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文摘
小波分析是傅里叶分析发展史上的里程碑式进展,具有同时揭示信号在时域和频域局部变化特征的能力,被誉为数学的"显微镜"。本文将小波分析与BP网络有机结合,提出一种小波神经网络工具箱预测水文序列的新方法,对水文时间序列进行趋势预测,并与传统的BP和RBF网络预测结果比较,实验表明小波网络工具箱预测模型对数据具有很强的适应能力,预测精确,潜在优势明显。
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关键词
水文时间序列
小波神经网络工具箱
BP网络
RBF网络
预测
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Keywords
Hydrological time series
wavelet neural network toolbox
BP network
RBF network
Prediction
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分类号
P333.6
[天文地球—水文科学]
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