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为了实现城市可持续发展,城市需水量预测极为重要。针对目前常用的灰色预测方法,从建模机理出发,指出了灰色建模中存在的不足。本文将人工神经网络原理引入城市需水量预测中,并针对BP网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷,提出了基于GA和BP的预测模型,实例研究表明该模型是一种行之有效的城市需水量预测模型。 相似文献
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王兆吉 《水科学与工程技术》2017,(4)
城市需水量预测是水资源可持续发展的研究基础。需水量预测考虑的影响因素较复杂,增加了需水量预测难度。通过建立RBP神经网络模型,以河北省A城市为例,进行城市需水量拟合与预测,与传统BP神经网络模型和灰色系统模型计算结果进行对比分析,结果表明RBP神经网络模型拟合的相对误差为2.65%,模型预测结果的相对误差为3.92%,计算结果精度高于另外两种方法,对今后城市需水量预测方法研究提供了一种有效方法的借鉴。 相似文献
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以济南市需水量为研究对象,运用径向基函数(RBF)神经网络建立预测模型,用1996—2008年13年济南市需水量数据,分析影响需水量的因素,确定多个关键因子,以Matlab为平台实现网络的训练,然后对2009年--2011年3年需水量进行预测检验。结果表明:预测相对误差较小,预测结果和实际情况吻合较好,可以对济南市未来规划年的需水量进行预测。在研究结果基础上,结合本文成果与出现的问题,对需水量预测方法等方面进行了探讨与展望,为以后需水预测研究提供一定的参考依据。 相似文献
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利用宁夏2000-2010年的需水量数据,提取了人口数、GDP、工业总产值和降水量为主要影响因子,采用主成分分析法对影响水资源需求量的8个因子进行了分析。将此作为输入样本构建BP神经网络模型,用训练测试好的神经网络对2011和2012年水资源需求量进行了预测,预测结果为宁夏水资源规划管理提供参考。 相似文献
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本文基于BP神经网络L-M的改进算法,建立人工神经网络区域需水预测模型,选取GDP、人口、粮食作为区域需水预测因子,将BP神经网络模型应用到文山州区域需水预测中,并运用MATLAB神经网络工具箱进行模拟计算. 相似文献
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根据丰满水库的流域特性,尝试使用BP神经网络模型进行洪水预报。针对随机生成网络权重的盲目性,采用遗传算法进行初始权重优化。通过历史洪水检验,证实此模型在丰满水库的洪水预报中有很高的预报精度和应用价值。 相似文献
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基于BP网络的中长期水文预报精度影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
文章分析了影响中长期水文预报BP网络模型精度的因素,其中输入层节点数、节点转换函数及网络训练方式的选择对模型精度的影响很大。并结合研究结果,对中长期水文预报BP网络模型的参数优选提出了一些建议。 相似文献
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针对传统水质预测方法存在预测精度不理想以及对实测数据要求较高的问题,建立基于BP神经网络的水质预测模型,以掌握研究流域未来一定时段的水环境质量情况.模型以潇河流域6个水质监测断面2017年1月-2020年5月的重铬酸盐指数和高锰酸盐指数的浓度作为训练集,以2020年6月-2020年8月的水质数据作为验证集进行模拟与预测... 相似文献
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将神经网络和模糊理论相结合建立模糊神经网络模型,从模糊神经网络角度并运用灰色系统理论对区域需水量进行预测,通过应用于盐城市在未来2010年需水预测的实例,计算分析结果表明该模型具有良好的可行性和合理性,可以借此深入分析外生变量与区域需水量之间的关系。 相似文献