预测城市用水量的人工神经网络模型研究

• 作者: 俞亭超 吴小刚 张土乔 毛根海
• 来源期刊: 浙江大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 用水量 预测模型 人工神经网络 变尺度法
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 1156-1161
• 页数: 6页
• 分类号: TU991.56
• 字数: 5560字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2004.09.012

摘要

为了提高多层前馈神经网络权的学习效率,引入变尺度方法来训练神经网络的权值,并根据训练误差自适应调整学习系数和动量因子.将该方法应用于城市用水量预测中,建立了非线性人工神经网络预测模型.该模型考虑了城市工业用水重复利用率、用水人口、经济发展等众多因素对用水量需求的影响,具备系统决策功能.杭州市预测实例表明,建立的模型及其相应计算方法具有较高的预测精度和准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张土乔	浙江大学土木工程学系	165	3540	33.0	52.0
2	毛根海	浙江大学土木工程学系	63	1132	19.0	31.0
3	吴小刚	浙江大学土木工程学系	39	779	17.0	27.0
4	俞亭超	浙江大学土木工程学系	39	284	11.0	15.0