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卷积2662021
题目性合理使用自然资源2021 |
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文章号 | 0905 | |
页数 | 12 | |
段内 | 电信技术数字转换 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202126609005 | |
在线发布 | 2021年6月4日 |
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26609005(2021)
基于神经网络的地下水级预测:中国西北部林泽案例研究
信息科学工程学院中国北京石油大学
地下水水平是评价地下水资源的一个重要因素。多非线性因素导致难以建立理论模型因此,本文建议BP神经网络和RBF神经网络学习区划分为两个区R族2RMSE(rootpolide平方错误)用于评价性能BP神经网络用来预测R带区地下水位20.57和0.54,RMSE分别为0.0804米和0.1864米RBF神经网络与R并发20.65和0.61,RMSE分别为0.0720米和0.1519米结果表明RBF神经网络比BP神经网络在预测地下水水平的精度方面表现得更好本研究显示地下水使用神经网络模拟的可行性和优越性
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