灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量

被引:14
作者
蒋绍阶
江崇国
机构
[1] 重庆大学城市建设与环境工程学院
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;
D O I
暂无
中图分类号
TU991.31 [用水量];
学科分类号
0815 ;
摘要
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。
引用
收藏
页码:113 / 115
页数:3
相关论文
共 7 条
[1]   基于BP算法的国际工程项目政治风险评价模型 [J].
胡文发 .
重庆建筑大学学报, 2006, (04) :98-100+105
[2]   BP神经网络法预测唐山市需水量 [J].
张雪飞 ;
郭秀锐 ;
程水源 ;
王海燕 .
安全与环境学报, 2005, (05) :95-98
[3]   改进的RBF网络在区域需水预测中的应用 [J].
白雪华 ;
郭旭颖 .
青岛建筑工程学院学报, 2005, (03) :87-89
[4]   GM(1,1)灰色模型的程序实现 [J].
陈勇 .
固原师专学报, 2005, (03) :31-33
[5]   非线性组合优化模型在水工建筑物位移监控中的应用 [J].
田斌 ;
任德记 ;
何薪基 .
水电自动化与大坝监测, 2004, (04) :55-58
[6]   灰色模型在城市用水量预测中的应用 [J].
潘敏 ;
范庆来 .
浙江水利科技, 2004, (01) :21-22
[7]   灰色马尔柯夫预测模型 [J].
蒋承仪 .
重庆建筑大学学报, 1996, (03) :117-123