基于聚类分析的人工神经网络洪水预报模型研究
文献类型：中文期刊论文
| 作者 | 夏军 |
| 发表日期 | 2007 |
| 关键词 | 模糊C均值 自组织映射网络 洪水预报 聚类分析 人工神经网络 |
| ISSN号 | 1009-3087 |
| 摘要 | 应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚类方法能够将流量过程分解为具有不同内在规律的若干过程,两种综合神经网络模型预报精度均优于单一的多层前馈网络模型,而且FCMMFN的精度高于SOMMFN。 |
| 出处 | 四川大学学报(工程科学版)
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| 期 | 3页:34-40 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/13087]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_历年回溯文献 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 夏军. 基于聚类分析的人工神经网络洪水预报模型研究. 2007. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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