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径向基网络预测地下水位 matlab仿真实验 评分:

径向基网络预测地下水位的实例,m文件中包含样本和输出,输出平均相对误差,最大相对误差,显示实际值与拟合值,显示残差。
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径向基神经网络及MATLAB实现
径向网络预测地下水位

径向基网络预测地下水位,MATLAB代码实现

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RBF预测 matlab

RBF模型预测程序,matlab代码,可根据自己需要进行参数修改

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优点—— RBF神经网络有很强的非线性拟合能力,可映射任意复杂的非线性关系,而且 学习规则简单,便于计算机实现。具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映 射能力以及强大的自学习能力,因此在彩票等非线性大数据分析预测方面, 有着很大的应用市场。 具有局部逼近的优点 RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络,RBF网络可以任意精度逼近 任意的非线性函数,且具有全局逼近能力,从根 本上解决了BP网络的局部最优问题,而且拓扑结构紧凑,结构参数可实现分 离学习,收敛速度快。 只要在MATLAB(R2014b)平台上,通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可 以快速预测。预测系统推荐

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