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1、本文對小波神經(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),對該模型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、參數(shù)設(shè)置、參數(shù)調(diào)整進行了改進。將該耦合模型首次應(yīng)用于水稻需水量預(yù)測中,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)”,本文在原有簡化模型的基礎(chǔ)上,對該模型進行了很大的改進。首次提出了改進型PCNN的水資源利用狀況評價模型、基于A
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