基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

• 作者: 梁川 钱鞠 龙训建
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 需水预测 主成分分析法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 水文地质与工程地质
• 页码范围: 206-210
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|TV214
• 字数: 4449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2010.02.015

摘要

以甘肃省瓜州县为例,利用1988～2007年的总需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测.结果表明:国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立瓜州县总需水量预测模型.模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型取,预测结果的绝对误差小于±0.05×109 m3.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁川	四川大学水电学院	252	4641	35.0	58.0
2	钱鞠	兰州大学资源环境学院	26	1204	14.0	26.0
3	龙训建	四川大学水电学院	3	62	2.0	3.0