【摘 要】
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针对水稻洪灾易损性与多种因素呈复杂的非线性相关问题,通过训练和检验样本的选择、网络程序的构建、神经网络的训练、最佳参数的确定、原始数据的检验等过程,以Matlab为平台
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针对水稻洪灾易损性与多种因素呈复杂的非线性相关问题,通过训练和检验样本的选择、网络程序的构建、神经网络的训练、最佳参数的确定、原始数据的检验等过程,以Matlab为平台建立RBF神经网络洪灾易损性模型,对水稻的洪灾易损性进行模拟,并与AGA-BP网络的训练和检验结果进行对比,以此验证RBF神经网络在洪灾易损性分析中的可行性和有效性。实例分析表明：RBF网络检验样本的平均相对误差是5.428%,比AGA-BP网络（检验样本的平均相对误差是8.652%）精度更高,检验效果更好,对易损性的模拟程度更佳,使洪灾易
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