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环境科学与资源利用
基于RBF神经网络的水体污染物含量建模与预测
对水体中污染物含量进行预测具有十分重要的意义。将时间序列作为RBF神经网络的输入,对水体污染物含量的预测做了建模研究。实验结果表明,RBF神经网络的输出值与实际值之间的误差在可以接受的范围,因此在实际应用中,可以将RBF网络方法作为一种考虑采用的方法。
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江南大学学报(自然科学版)
2010年01期

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