正则化RBF网络模型在地下水位预测中的应用

摘要

【目的】建立地下水位预测的正则化RBF网络模型,为区域地下水资源的利用、规划和管理提供决策依据。【方法】以MATLAB7.0为平台,用函数newrb创建正则化RBF网络模型,基于宝鸡峡灌区B210号观测井1983-2009年的地下水位埋深资料,对网络模型进行训练后再用测试集检验,分别绘制训练集与测试集的拟合曲线,同时计算实测值与预测值间的相对误差(RE)、平均绝对偏差(MAD)和均方误差(MSE),并将其与BP网络模型的相应值进行对比。【结果】正则化RBF网络模型和BP网络模型的相对误差均小于5%,平均绝对偏差分别为0.53和0.85,均方误差分别为0.54和1.15,相比之下,正则化RBF网络模型的预测精度更高。【结论】训练样本和测试样本的合理选取为时间序列的拟合扩展了思路,良好的泛化能力使正则化RBF网络模型在区域地下水位预测中具有一定的可行性。