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地下水位的变化是一个复杂的非线性过程，并且地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系。对于处理这类问题神经网络是一种合适的方法。本文对BP和RBF神经网络在地下水位预测中的应用进行比较和研究。通过仿真实例结果显示，BP神经网络和RBF神经网络都能很好的对地下水位进行预测，但是RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快，精度更高，充分体现了RBF神经网络中在地下水位预测中的优越性。