CAJ | 학술논문

地下水位的变化是一个复杂的非线性过程，并且地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系。对于处理这类问题神经网络是一种合适的方法。本文对BP和RBF神经网络在地下水位预测中的应用进行比较和研究。通过仿真实例结果显示，BP神经网络和RBF神经网络都能很好的对地下水位进行预测，但是RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快，精度更高，充分体现了RBF神经网络中在地下水位预测中的优越性。
지하수위적변화시일개복잡적비선성과정，병차지하수위여기영향인소지간존재착복잡적비선성관계。대우처리저류문제신경망락시일충합괄적방법。본문대BP화RBF신경망락재지하수위예측중적응용진행비교화연구。통과방진실례결과현시，BP신경망락화RBF신경망락도능흔호적대지하수위진행예측，단시RBF신경망락비BP신경망락적훈련속도경쾌，정도경고，충분체현료RBF신경망락중재지하수위예측중적우월성。