基于改进的Chebyshev神经网络的用水量预测

• 作者: 李平 石向星 袁艺 陈雪艳
• 来源期刊: 石油化工高等学校学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 Chebyshev算法 水需求量 预测
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 70-72
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2005.01.020

摘要

针对目前Chebyshev神经网络存在的不足,从算法和网络结构方面进行了综合改进.改进后的Chebyshev神经网络不仅符合生物神经网络的基本特征,算法简单,收敛速度快,而且网络输入可以是任意值,是一种多输入的多层前向神经网络模型,因而扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性,并有逼近任意线性和非线性映射的优异特性.用改进的Chebyshev神经网络对城市的家庭用水需求量进行建模和预测.仿真结果表明,改进的Chebyshev神经网络为预测家庭用水需求量提供了一种有效的方法,它不仅具有优良的预测能力,而且在相同精度的前提下,其收敛速度也优于一般的BP网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	辽宁石油化工大学信息工程学院	180	1236	17.0	27.0
2	袁艺	辽宁石油化工大学信息工程学院	3	35	3.0	3.0
3	石向星	辽宁石油化工大学信息工程学院	2	15	2.0	2.0
4	陈雪艳	辽宁石油化工大学信息工程学院	3	16	2.0	3.0