rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測產(chǎn)沙量中的應(yīng)用研究.doc
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rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測產(chǎn)沙量中的應(yīng)用研究,rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測產(chǎn)沙量中的應(yīng)用研究 全文40頁約20000字論述翔實(shí)針對當(dāng)前工作的方向,指導(dǎo)老師精心挑選了很多好的課題供我們選擇。這次我做的課題是rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測產(chǎn)沙量中的應(yīng)用研究。這一課題出的非常好。我國河流眾多,自然資源十分豐富,但江河流域水土流失非常嚴(yán)重,給國家的可持續(xù)發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境帶來較大的危害。尤其...
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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測產(chǎn)沙量中的應(yīng)用研究
全文40頁 約20000字 論述翔實(shí)
針對當(dāng)前工作的方向,指導(dǎo)老師精心挑選了很多好的課題供我們選擇。這次我做的課題是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測產(chǎn)沙量中的應(yīng)用研究。這一課題出的非常好。我國河流眾多,自然資源十分豐富,但江河流域水土流失非常嚴(yán)重,給國家的可持續(xù)發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境帶來較大的危害。尤其是對黃河泥沙的復(fù)雜性和治理難度問題的研究已是當(dāng)務(wù)之急。
當(dāng)前國內(nèi)外在這方面的研究很多,成效也非常顯著。解決了很多問題,起到了重大的現(xiàn)實(shí)作用和意義。其理論依據(jù)主要是根據(jù)影響產(chǎn)沙量的各種因素建立物理或數(shù)學(xué)模型,然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析和預(yù)測。其工具基本都是借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只是具體的建模和用哪一種算法有所不同。
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對建立的模型進(jìn)行大量的訓(xùn)練后,它可以很好的預(yù)測今后若干年的產(chǎn)沙量。對工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防等都有重要的現(xiàn)實(shí)意義,尤其對與黃河密切相干的電站、水壩等工程更是息息相關(guān)。
部分參考文獻(xiàn)
[15] 董長虹.Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005.
[16] 韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計(jì)及應(yīng)用[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2001.
[17] 董長虹.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005.
[18] 樓順天等.基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,1998.
[19] Frédéric Ros,Marco Pintore,Arnaud Deman , Jacques R. Chrétien . Automatical
initialization of RBF neural networks[C]. Received 30 September 2005; revised 12 January 2006; accepted 23 January 2006. Available online 6 March 2006.
全文40頁 約20000字 論述翔實(shí)
針對當(dāng)前工作的方向,指導(dǎo)老師精心挑選了很多好的課題供我們選擇。這次我做的課題是RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測產(chǎn)沙量中的應(yīng)用研究。這一課題出的非常好。我國河流眾多,自然資源十分豐富,但江河流域水土流失非常嚴(yán)重,給國家的可持續(xù)發(fā)展以及生態(tài)環(huán)境帶來較大的危害。尤其是對黃河泥沙的復(fù)雜性和治理難度問題的研究已是當(dāng)務(wù)之急。
當(dāng)前國內(nèi)外在這方面的研究很多,成效也非常顯著。解決了很多問題,起到了重大的現(xiàn)實(shí)作用和意義。其理論依據(jù)主要是根據(jù)影響產(chǎn)沙量的各種因素建立物理或數(shù)學(xué)模型,然后通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析和預(yù)測。其工具基本都是借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),只是具體的建模和用哪一種算法有所不同。
通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對建立的模型進(jìn)行大量的訓(xùn)練后,它可以很好的預(yù)測今后若干年的產(chǎn)沙量。對工業(yè)、農(nóng)業(yè)、國防等都有重要的現(xiàn)實(shí)意義,尤其對與黃河密切相干的電站、水壩等工程更是息息相關(guān)。
部分參考文獻(xiàn)
[15] 董長虹.Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005.
[16] 韓力群.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計(jì)及應(yīng)用[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2001.
[17] 董長虹.MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用[M].北京:國防工業(yè)出版社,2005.
[18] 樓順天等.基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,1998.
[19] Frédéric Ros,Marco Pintore,Arnaud Deman , Jacques R. Chrétien . Automatical
initialization of RBF neural networks[C]. Received 30 September 2005; revised 12 January 2006; accepted 23 January 2006. Available online 6 March 2006.
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