《表6 榆林市生态安全胁迫子系统警情预测:RBF样本数据》

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《基于RBF神经网络模型的资源型城市生态安全预警——以榆林市为例》

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同理，运用2010—2016年榆林市生态安全胁迫子系统警情指数值分别构造学习样本进行RBF网络学习，同样输入层神经元数均为3，输出层神经元数均为1，其样本构成如表6所示，学习情况如图3所示。