粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

• 作者: 岳琳 张宏伟 王亮
• 来源期刊: 天津大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 城市需水量 粒子群优化算法 人工神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 环境科学与工程
• 页码范围: 742-746
• 页数: 5页
• 分类号: TU991
• 字数: 5049字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0493-2137.2007.06.021

摘要

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低5%.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏伟	天津大学环境科学与工程学院	215	3393	30.0	45.0
5	王亮	天津工业大学材料科学与化工学院	38	231	8.0	14.0
6	岳琳	天津大学环境科学与工程学院	8	193	7.0	8.0