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组合神经网络的城市用水量预测模型研究与应用
被引量：
3
1
作者
李东升
朱奎
+3 位作者
郭艳军
张树健
高明星
韩旭航
《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》
北大核心
2024年第6期579-589,共11页
针对BP神经网络在用水量预测时影响因素多以及易陷入局部最优的问题,本文构建一种基于主成分分析和改进粒子群算法优化的BP神经网络(PCA-IPSO-BP)用水量预测模型。本文首先提出一种基于正弦函数的非线性异步学习因子,改进粒子群算法(PS...
针对BP神经网络在用水量预测时影响因素多以及易陷入局部最优的问题,本文构建一种基于主成分分析和改进粒子群算法优化的BP神经网络(PCA-IPSO-BP)用水量预测模型。本文首先提出一种基于正弦函数的非线性异步学习因子,改进粒子群算法(PSO),形成IPSO算法,然后通过主成分分析筛选用水量因子,最后应用IPSO算法组合BP神经网络,以乌鲁木齐市2005—2020年用水量数据为例开展用水量模拟,并对未来用水量进行预测。结果显示,有关经济、人口、气候、用水效率等方面的14个因子可由降维后的主成分F1、F2、F3代替;PCA-IPSO-BP神经网络模型最先收敛且适应度值最小,用水量模拟的RMSE、MAE、MAPE分别为0.103亿m^(3)、0.093亿m^(3)、0.89%;未来用水量有增加趋势,2025年、2030年、2035年用水量分别为12.58亿m^(3)、13.98亿m^(3)、14.31亿m^(3)。该模型消除了因子之间的冗余信息,提高了预测精度,基于非线性异步学习因子的IPSO算法有效避免了模型陷入局部最优,该模型可为城市用水量预测提供一种新的方法。
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关键词
用水量预测
主成分分析
BP神经网络
改进粒子群算法
乌鲁木齐市
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职称材料
题名
组合神经网络的城市用水量预测模型研究与应用
被引量：
3
1
作者
李东升
朱奎
郭艳军
张树健
高明星
韩旭航
机构
新疆大学地质与矿业工程学院
中国矿业大学
资源
与地球科学学院
水利部黄河水利委员会河南水文水资源局
出处
《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》
北大核心
2024年第6期579-589,共11页
基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01C41,2023B03009-1)
第三次新疆综合科学考察项目(2022xjkk0105)。
文摘
针对BP神经网络在用水量预测时影响因素多以及易陷入局部最优的问题,本文构建一种基于主成分分析和改进粒子群算法优化的BP神经网络(PCA-IPSO-BP)用水量预测模型。本文首先提出一种基于正弦函数的非线性异步学习因子,改进粒子群算法(PSO),形成IPSO算法,然后通过主成分分析筛选用水量因子,最后应用IPSO算法组合BP神经网络,以乌鲁木齐市2005—2020年用水量数据为例开展用水量模拟,并对未来用水量进行预测。结果显示,有关经济、人口、气候、用水效率等方面的14个因子可由降维后的主成分F1、F2、F3代替;PCA-IPSO-BP神经网络模型最先收敛且适应度值最小,用水量模拟的RMSE、MAE、MAPE分别为0.103亿m^(3)、0.093亿m^(3)、0.89%;未来用水量有增加趋势,2025年、2030年、2035年用水量分别为12.58亿m^(3)、13.98亿m^(3)、14.31亿m^(3)。该模型消除了因子之间的冗余信息,提高了预测精度,基于非线性异步学习因子的IPSO算法有效避免了模型陷入局部最优,该模型可为城市用水量预测提供一种新的方法。
关键词
用水量预测
主成分分析
BP神经网络
改进粒子群算法
乌鲁木齐市
Keywords
water use quantity prediction
Principal Component Analysis
BP neural network model
Improved Particle Swarm Optimization
Urumqi
分类号
TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
组合神经网络的城市用水量预测模型研究与应用
李东升
朱奎
郭艳军
张树健
高明星
韩旭航
《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》
北大核心
2024
3
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职称材料
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