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基于神经网络方法和支持向量机的西安市水资源需水预测
基于神经网络方法和支持向量机的西安市水资源需水预测
作者:
赵一新
赵晶
黄强
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
需水量预测
神经网络方法
径向基函数
支持向量机
西安市
摘要:
[目的]建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划管理提供理论依据.[方法]建立基于神经网络方法和支持向量机的需水量预测模型,以西安市需水预测为例,对2种预测模型的预测结果进行了比较.[结果]利用建立的径向基函数神经网络需水预测模型,得到西安市2010和2020年的需水量分别为32 485.65,48 180.43万m3;采用支持向量机模型能全面考虑影响需水预测的各种因素,预测西安市2010和2020年的需水量分别为32 488.03,48 184.41万m3.[结论]基于神经网络方法和支持向量机方法的需水量预测模型均可全面反映需水量的变化规律,两者预测结果十分接近,均可用于需水量的精确预测.
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需水预测
西安市空气污染指数的神经网络预测模型
空气污染指数
神经网络
大气污染
时间序列
1951-2015年西安市大气降水资源趋势分析及预测
可利用降水量
大气降水资源
西安市
逐步回归周期分析
基于粒子群优化支持向量机神经网络的弹丸落点预报
神经网络
PSO算法
SVM
落点预测
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于神经网络方法和支持向量机的西安市水资源需水预测
来源期刊
西北农林科技大学学报(自然科学版)
学科
地球科学
关键词
需水量预测
神经网络方法
径向基函数
支持向量机
西安市
年,卷(期)
2013,(7)
所属期刊栏目
农田水利与建筑工程
研究方向
页码范围
217-223
页数
7页
分类号
P641.8
字数
4944字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
黄强
西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室
448
7911
38.0
68.0
2
赵晶
西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室
9
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4.0
7.0
6
赵一新
5
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3.0
4.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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同被引文献
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研究主题发展历程
节点文献
需水量预测
神经网络方法
径向基函数
支持向量机
西安市
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西北农林科技大学学报(自然科学版)
主办单位:
西北农林科技大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1671-9387
CN:
61-1390/S
开本:
大16开
出版地:
陕西杨陵西北农林科技大学北校区40号信箱
邮发代号:
52-82
创刊时间:
1936
语种:
chi
出版文献量(篇)
7709
总下载数(次)
6
总被引数(次)
110973
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