灰色神经网络在城市用水量预测中的应用

被引：7

作者：

胡瑜

于宝堃

许国

张莹

机构：

[1] 天津科技大学电子信息与自动化学院

来源：

微电子学与计算机 | 2012年 / 29卷 / 07期

关键词：

城市用水量; 灰色神经网络; 粒子群优化算法; PSO-GNNM(1,N)算法;

D O I：

10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2012.07.034

中图分类号：

TU991.31 [用水量];

学科分类号：

081403 [市政工程];

摘要：

为解决传统BP神经网络在城市用水量预测中易陷入局部极小点等问题,将BP神经网络与灰色理论相结合,构建了灰色神经网络模型(GNNM),实现了二者的优势互补,并利用粒子群优化算法(PSO)对该模型的初始权值和阈值进行优化,形成了PSO-GNNM(1,N)算法.通过与传统BP神经网络、灰色理论预测法的预测结果相比较,该算法具有预测误差小、泛化能力强等优点,可为城市用水量的预测工作提供技术支持.

引用

页码：142 / 145+149 +149

页数：5

共 5 条

[1]

粒子群算法及其应用研究 [J].