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基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用
被引量：
40
1
作者
龙训建
钱鞠
梁川
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期206-210,共5页
以甘肃省瓜州县为例，利用1988~2007年的总需水量数据，采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析，根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本，从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明：国内生产...
以甘肃省瓜州县为例，利用1988~2007年的总需水量数据，采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析，根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本，从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明：国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子，将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本，确定网络输入节点数，建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明，基于主成分分析的BP神经网络模型取，预测结果的绝对误差小于±0．05×10^9m3。
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关键词
需水预测
主成分分析法
BP神经网络
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职称材料
题名
基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用
被引量：
40
1
作者
龙训建
钱鞠
梁川
机构
四川大学
水电
学院
重庆水电职业技术学院
兰州大学资源环境
学院
出处
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期206-210,共5页
基金
国家科技支撑计划项目(2007BAD88B0804-3)
文摘
以甘肃省瓜州县为例，利用1988~2007年的总需水量数据，采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析，根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本，从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明：国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子，将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本，确定网络输入节点数，建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明，基于主成分分析的BP神经网络模型取，预测结果的绝对误差小于±0．05×10^9m3。
关键词
需水预测
主成分分析法
BP神经网络
Keywords
water demand prediction
principle component analysis
BP neutral networks
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TV214 [水利工程—水文学及水资源]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用
龙训建
钱鞠
梁川
《成都理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2010
40
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