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1、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以用于處理難于建立經(jīng)典數(shù)學(xué)模型的數(shù)據(jù)信息,兩者目標(biāo)相近而方法相異.該論文中,嘗試采用將遺傳算法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對(duì)該省江淮流域的旱澇災(zāi)害因素進(jìn)行預(yù)測(cè)并進(jìn)行推廣,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,它有一定的可行性.論文中,研究采用了改進(jìn)的GA算法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心和寬度進(jìn)行了優(yōu)化,并將優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)用于泛函逼近和非線(xiàn)性時(shí)間序列預(yù)測(cè),同時(shí)與采用傳統(tǒng)的K-means的RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用GA優(yōu)化的RBF網(wǎng)絡(luò)具
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