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基于径向基函数的城市日用水量预测方法
被引量：
10
1
作者
张宏伟
岳琳
王亮
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期486-489,共4页
结合城市日用水量影响因素的特点和变化规律,分析探讨了城市日用水量预测模型的求解方法．建立日用水量和其相关因素之间的预测模型,分别采用径向基函数(RBF)网络算法与支持向量机(SVM)回归法求解该预测模型．RBF网络具有结构自适应确定...
结合城市日用水量影响因素的特点和变化规律,分析探讨了城市日用水量预测模型的求解方法．建立日用水量和其相关因素之间的预测模型,分别采用径向基函数(RBF)网络算法与支持向量机(SVM)回归法求解该预测模型．RBF网络具有结构自适应确定,输出不依赖初始权值的优良特性;SVM回归法采用结构风险最小化准则 (SRM),以统计学习理论作为理论基础,运算速度快,泛化能力强,预测精度高．通过分析验证的结果,证明了该日用水量预测模型的可行性,采用RBF和SVM两种求解方法均能得到满意的结果．
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关键词
城市日用水量
径向基网络
支持向量机
泛化能力
预测模型
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职称材料
蚂蚁算法在日用水量预测中的应用研究
被引量：
20
2
作者
李玉华
王征
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期60-62,共3页
城市日用水量预测是城市供水管网系统动态模拟的基础和前提,用神经网络对城市日用水量预测的非线性回归组合模型求解的过程中,提出了采用新型的仿生算法——蚂蚁算法来训练神经网络的权值.此方法简化了训练过程,避免了BP算法易陷于局部...
城市日用水量预测是城市供水管网系统动态模拟的基础和前提,用神经网络对城市日用水量预测的非线性回归组合模型求解的过程中,提出了采用新型的仿生算法——蚂蚁算法来训练神经网络的权值.此方法简化了训练过程,避免了BP算法易陷于局部极值等问题.将经过蚂蚁算法训练的神经网络应用到S.X市日用水量预测模型中,显示了此网络模型具有良好的预测能力,验证了基于蚂蚁算法的神经网络在城市日用水量的预测中具有有效性和可行性.
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关键词
城市日用水量
神经网络
蚂蚁算法
自相关系数
随机数据序列
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职称材料
题名
基于径向基函数的城市日用水量预测方法
被引量：
10
1
作者
张宏伟
岳琳
王亮
机构
天津大学环境科学与工程学院
天津工业大学材料科学与化学工程学院
出处
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期486-489,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(50278062
50578108).
文摘
结合城市日用水量影响因素的特点和变化规律,分析探讨了城市日用水量预测模型的求解方法．建立日用水量和其相关因素之间的预测模型,分别采用径向基函数(RBF)网络算法与支持向量机(SVM)回归法求解该预测模型．RBF网络具有结构自适应确定,输出不依赖初始权值的优良特性;SVM回归法采用结构风险最小化准则 (SRM),以统计学习理论作为理论基础,运算速度快,泛化能力强,预测精度高．通过分析验证的结果,证明了该日用水量预测模型的可行性,采用RBF和SVM两种求解方法均能得到满意的结果．
关键词
城市日用水量
径向基网络
支持向量机
泛化能力
预测模型
Keywords
municipal daily water consumption
radial basis function network
support vector machines
generalization
prediction model
分类号
X321 [环境科学与工程—环境工程]
TU991.31 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
蚂蚁算法在日用水量预测中的应用研究
被引量：
20
2
作者
李玉华
王征
机构
哈尔滨工业大学市政与环境工程学院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期60-62,共3页
基金
国家十五科技攻关项目(2002BA107B05)
文摘
城市日用水量预测是城市供水管网系统动态模拟的基础和前提,用神经网络对城市日用水量预测的非线性回归组合模型求解的过程中,提出了采用新型的仿生算法——蚂蚁算法来训练神经网络的权值.此方法简化了训练过程,避免了BP算法易陷于局部极值等问题.将经过蚂蚁算法训练的神经网络应用到S.X市日用水量预测模型中,显示了此网络模型具有良好的预测能力,验证了基于蚂蚁算法的神经网络在城市日用水量的预测中具有有效性和可行性.
关键词
城市日用水量
神经网络
蚂蚁算法
自相关系数
随机数据序列
Keywords
Backpropagation
Correlation methods
Forecasting
Genetic algorithms
Hydraulic models
Mathematical models
Neural networks
Nonlinear systems
Regression analysis
Water supply systems
分类号
TU821.3 [建筑科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于径向基函数的城市日用水量预测方法
张宏伟
岳琳
王亮
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
10
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职称材料
2
蚂蚁算法在日用水量预测中的应用研究
李玉华
王征
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
20
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职称材料
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