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《城市环境与城市生态》 2006年01期
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基于人工神经网络的城市用水需求组合预测

吴煜  张保银  王文  
【摘要】:城市用水需求预测是涉及到诸多要素的复杂系统预测问题。为了减少简单外推法预测所带来的误差,通过在训练BP神经网络时自动调整学习步长和添加动量项修正神经单元之间的权重,既提高了神经网络的收敛速度,又抑制了神经网络限于局部极小现象的发生;然后使用改进的BP神经网络寻找多元回归预测、径向基函数(RBF)神经网络和改进BP神经网络3个单项预测的最佳组合,来综合各项独立预测所包含的信息,并以条件假设按照参考、高、低3个方案预测分析某城市的用水需求情况,说明这种基于人工神经网络的组合预测方法在预测城市用水需求量时是一个准确高效的方法。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 耿奎;最优加权组合方法探讨[J];数量经济技术经济研究;1998年11期
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【相似文献】
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