基于RBF神经网络的城市需水量预测研究

被引：7

作者：

张俊艳

韩文秀

机构：

[1] 天津大学管理学院

来源：

关键词：

RBF神经网络; 需水量; 模拟退火; 预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU991 [给水工程（上水道工程）];

学科分类号：

0815 ;

摘要：

鉴于RBF神经网络强大的非线性逼近能力及能够避免陷入局部最优的特点,建立了基于RBF神经网络的城市需水量预测模型,为提高神经网络的收敛速度及精度,利用退火遗传算法对网络进行了优化,并以天津市的城市需水量预测为例,进行了实例研究。

引用

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页数：4

共 5 条

[1] 城市用水量中长期预测模型的研究 [J].

袁一星 ;

张杰 ;

徐洪福 ;

曲世琳 .

柯礼丹 .

[3] 基于模拟退火遗传算法的水文地质参数识别 [J].

魏连伟 ;

韩文秀 ;

张俊艳 ;

邵景力 ;

张建立 .

[4] RBF网络预测城市用水量模型 [J].

卜义惠 ;

赵洪宾 ;

周建华 .

[5]

遗传算法的基本理论与应用[M]. 科学出版社 , 李敏强等著, 2002