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灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量
被引量：
15
1
作者
蒋绍阶
江崇国
《重庆建筑大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第2期113-115,共3页
需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算...
需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算,并与其他预测方法比较。结果表明,该模型有较高的预测精度,优于单个模型,预测效果更优于其他方法。
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关键词
需水量预测
灰色
模型
改进BP神经网络
最优权组合模型
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职称材料
题名
灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量
被引量：
15
1
作者
蒋绍阶
江崇国
机构
重庆大学城市建设与环境工程学院
出处
《重庆建筑大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第2期113-115,共3页
文摘
需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算,并与其他预测方法比较。结果表明,该模型有较高的预测精度,优于单个模型,预测效果更优于其他方法。
关键词
需水量预测
灰色
模型
改进BP神经网络
最优权组合模型
Keywords
prediction of water demand
grey model
improved BP neural network
combined model with optimum weight
分类号
TU991.31 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量
蒋绍阶
江崇国
《重庆建筑大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
15
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