城市生活用水量预测的PLS-ANN模型

被引：6

作者：

曹连海 ^{[1
]}

陈南祥 ^{[1
]}

徐建新 ^{[2
]}

机构：

[1] 华北水利水电学院资源与环境学院

[2] 华北水利水电学院研究生处

来源：

华中科技大学学报(城市科学版) | 2006年 / 03期

关键词：

偏最小二乘回归; 神经网络; 预测模型; 城市生活用水量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU821.7 [用水标准、用水量];

学科分类号：

摘要：

城市生活用水量受到多重因素的影响,这些因素之间的相关性都较大.将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了城市生活用水量预测模型.将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数;利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题.实例表明本预测模型的拟合和预测精度均较好.

引用

页码：20 / 22+27 +27

页数：4

共 6 条

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