GNNM(1,1)模型在城市用水量预测中的应用

被引：8

作者：

刘德钊 ^{[1
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周海东 ^{[2
]}

荣莉 ^{[3
]}

赵洪宾 ^{[3
]}

王琦 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东建筑大学市政与环境工程学院

[2] 济南市历城区青龙山水厂

[3] 哈尔滨工业大学市政环境工程学院

来源：

关键词：

城市年用水量; 预测; 灰色神经网络; 预测精度;

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：

我国城市年用水量数据较少并与诸多因素息息相关,是一个典型的灰色系统。本文利用灰色系统的少数据建模优点和神经网络的精度可控性优点,建立了城市年用水量的灰色神经网络GNNM(1,1)模型。利用该模型对S市城市用水量进行了实际预测研究,实例证明了该方法的正确性和科学性。

引用

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共 7 条