基于TSC-RBF的水质预测方法——以漓江阳朔河段为例

摘要

在深入分析RBF网络模型的原理和算法的基础上,对水质信息进行标准化处理,利用RBF神经网络超强的非线性拟合能力,提出一种基于时空特征—径向基函数(TSC-RBF)的时空信息推理方法。重点研究了复杂地理实体的时间、空间和属性信息的标准化处理及预测推理模型的具体构建过程,并以漓江阳朔段流域水质中COD_(Mn)和NH_3-N含量的预测推理验证该方法的可行性,为时空数据处理过程中信息推理分析提供了思路。