本文主要研究内容
作者刘光星,李巧花（2019）在《基于粒子群算法的BP神经网络在地下水位预测中的研究》一文中研究指出：地下水位是衡量生态环境优劣和地下水资源的一个重要指标。因此预测地下水位对水资源的合理调度具有十分重要的意义。本文利用粒子群算法优化BP神经网络,建立地下水位预测模型。通过实例仿真,证明了该粒子群-BP神经网络模型的预测精度较好。
Abstract
de xia shui wei shi heng liang sheng tai huan jing you lie he de xia shui zi yuan de yi ge chong yao zhi biao 。yin ci yu ce de xia shui wei dui shui zi yuan de ge li diao du ju you shi fen chong yao de yi yi 。ben wen li yong li zi qun suan fa you hua BPshen jing wang lao ,jian li de xia shui wei yu ce mo xing 。tong guo shi li fang zhen ,zheng ming le gai li zi qun -BPshen jing wang lao mo xing de yu ce jing du jiao hao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子测试的刘光星,李巧花，发表于刊物电子测试2019年07期论文，是一篇关于粒子群算法论文,神经网络论文,地下水位论文,预测论文,仿真论文,电子测试2019年07期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子测试2019年07期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。