PCA － ＲBF 网络预测模型在水质信息预测中的应用

        摘 要: 在分析 ＲBF 神经网络预测算法和主成分分析方法的基础上，本文针对地理空间数据的复杂相关性和较 强非线性，深入研究了主成分分析与 ＲBF 神经网络结合原理，构建了 PCA － ＲBF 网络预测模型，最后将预测模型 应用于水质信息预测中 。 实验结果表明: 该模型对海量的高维异构数据可进行有效降维，从而优化 ＲBF 神经网 络结构，有效地提高了地理空间数据预测时的精度，并为 GIS 领域地理空间数据的预测提供了一种新思路 。