【摘 要】
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提出了用多层径向基函数网络（ＭＲＢＦＮ）进行水文时间序列预测的神经网络方法．与通常水文时间序列预测的ＡＲ、ＡＲＭＡ、ＡＲＩＭＡ等模型相比，该方法有较强的非线性处理功能；与多层感知器相比，该方法具有训练时间
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提出了用多层径向基函数网络（ＭＲＢＦＮ）进行水文时间序列预测的神经网络方法．与通常水文时间序列预测的ＡＲ、ＡＲＭＡ、ＡＲＩＭＡ等模型相比，该方法有较强的非线性处理功能；与多层感知器相比，该方法具有训练时间短和全局收敛性的优点．
A neural network method for predicting hydrological time series using multi-layer radial basis function network (MRBFN) is proposed. Compared with AR, ARMA and ARIMA, which are usually predicted by hydrologic time series, the proposed method has better nonlinear processing performance. Compared with multilayer perceptrons, this method has the advantages of short training time and global convergence.
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