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深圳市供水量BP神经网络预测
引用本文:李适宇,厉红梅,林亲铁. 深圳市供水量BP神经网络预测[J]. 给水排水, 2004, 30(12): 105-108
作者姓名:李适宇  厉红梅  林亲铁
作者单位:中山大学环境科学与工程学院,广州,510275;中山大学环境科学与工程学院,广州,510275;中山大学环境科学与工程学院,广州,510275
基金项目:广东省科技百项工程资助项目(2KB06202S)
摘    要:城市供水量受多种因素的共同影响。以深圳市最近20多年的供水量历史数据为基础,建立了一种基于时间序列的供水量BP神经网络预测模型。该模型的平均相对误差为4.96%。根据建立的深圳市供水量BP神经网络模型的预测结果,未来深圳市近期(2005年)的年供水量将达到52 630万m3,远期(2010年)的年供水量将达到56 142万m3。

关 键 词:供水量预测  BP神经网络  模型  深圳

Water supply quantity forecasting in Shenzhen City by BP neural network
Li Shi-yu,Li Hong-mei,Lin Qin-tie. Water supply quantity forecasting in Shenzhen City by BP neural network[J]. Water & Wastewater Engineering, 2004, 30(12): 105-108
Authors:Li Shi-yu  Li Hong-mei  Lin Qin-tie
Abstract:Urban water supply quantity is influenced by several factors together. According to the historical data of water supply quantity of Shenzhen City in the last twenty years, a time line based BP neural network modei is established to forecast the urban water supplying quantity of this city. The average relative error of this modei is only 4. 96 % . According to the forecasting results of the modei, urban water supply quantity of Shenzhen City will reach to 526 300 thousand cubic meters per year in 2005 and 561 420 thousand cubic meters per year in 2010.
Keywords:ter supply quantity forecasting  BP neural network  Model  Shenzhen City
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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