城市生活需水量预测中智能算法的应用研究

• 作者: 徐瑾 赵涛
• 来源期刊: 中国给水排水
• 学科: 工学
• 关键词: 综合生活需水量 智能算法 粒子群优化 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 技术总结
• 页码范围: 66-68
• 页数: 3页
• 分类号: TU991
• 字数: 2743字
• 语种: 中文

摘要

在分析城市用水特点、筛选相关影响因素的基础上建立城市生活需水量预测模型,并研究了模型求解过程中智能算法的应用.采用改进的粒子群优化(PSO)算法对反向传播(BP)神经网络的初始设置进行智能优化,避免了传统BP神经网络模型在训练过程中容易陷入局部极小值的缺点.应用该粒子群优化神经网络(PSO-BP)算法求解需水量预测模型,其实例结果表明,该算法提高了神经网络的训练效率,基于该算法的预测模型具有较理想的可靠性和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵涛	天津大学管理与经济学部	274	3645	31.0	46.0
2	徐瑾	天津大学管理与经济学部	17	35	4.0	5.0