预测模型构建流程图

我们将石家庄西马庄8眼井的资料与北京潮白河水源地7眼井的资料组合建立新的建模集,从中任意选出14个作为训练集样本,另外1个样本组成预测集,这样进行了8组试验,通过图5-3我们看到基于RBF核函数的预测模型预测精度最高。 因此我们认为利用RBF核函数建立的含水层含水量预测模型预测效果最佳。

  沙盘模型的比例没有固定的规定，具体的比例需要根据实际情况来确定。 比如，如果沙盘的目的是展示一个社区的规划，那么比例可能会是1:100或者1:150。 其中社区的绿化、房屋、公共设施等都会被展示出来，比如地理位置、高度、数量、立面等。 再比如，如果沙盘的比例尺是1:50，那么沙盘中的建筑也会按照这个比例尺进行制作。 沙盘模型制作比例的计算方法:垂直比例分母=水平比例分母/放大倍数。 广州市景拓模型设计有限公司专注于提供售楼模型、工业模型、数字模型、规划模型、展馆模型等领域的模型设计、模型制作服务。 景拓始终以“做科技模型的引领者”为企业使命。 通过自身不懈努力以及广大客户的信任与支持，使公司无论在规模、设备数量还是在技术工艺和质量品质上都已在同行业中名列前茅。 景拓模型以人为本，拥有一支由高素质、高水准的建筑师、设计师、机电工程师以及其他专业模型技术人员组成庞大的模型设计、制作团队。

若涌水量变化较小，且对涌水量较小者并不要求与大水量钻孔有相同高的预测精度，则适宜采用绝对误差的平方和作为目标函数。 拟合流程见图5-4。 (二)模型构建 使用最小二乘准则，待求的模型系数a、b、c、d、e、f、g、R的值，应使得目标函数取极小值。

图6.18 BP算法流程图第一步:设置初始参数ω和θ,(ω为初始权重,θ为临界值,均随机设为较小的数)。 第二步:将已知的样本加到网络上,利用下式可算出他们的输出值yi,其值为yj = f(∑ωij*xi + θj)其中:xi为该节点的输入;ωij为从I到j的联接权;θj为临界值;yj为实际算出的输出数据。

若涌水量变化较小,且对涌水量较小者并不要求与大水量钻孔有相同高的预测精度,则适宜采用绝对误差的平方和作为目标函数。 拟合流程见图5-4。 (二)模型构建 使用最小二乘准则,待求的模型系数a、b、c、d、e、f、g、R的值,应使得目标函数取极小值。