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1、本文對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其在水文水資源中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容及結(jié)果如下： 1．基于Morlet小波函數(shù)的緊致型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)，對(duì)該模型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、參數(shù)設(shè)置、參數(shù)調(diào)整進(jìn)行了改進(jìn)。將該耦合模型首次應(yīng)用于水稻需水量預(yù)測(cè)中，取得了良好的效果。 2．脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)被稱為“第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，本文在原有簡(jiǎn)化模型的基礎(chǔ)上，對(duì)該模型進(jìn)行了很大的改進(jìn)。首次提出了改進(jìn)型PCNN的水資源利用狀況評(píng)價(jià)模型、基于A
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