合肥市需水预测遗传小波神经网络模型研究

• 作者: 徐建华 王占永 鲁凤
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波神经网络 遗传算法 预测 城市需水 偏最小二乘回归
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 地理国情监测
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: P208|X2
• 语种: 中文

摘要

本文将小波分析与BP人工神经网络相结合,并使用遗传算法优化神经网络,建立起遗传算法优化的小波神经网络——遗传小波神经网络.从合肥城市需水密切相关的14个社会经济指标中,筛选出主要的影响因子,根据长时间序列数据,构建了城市水资源需求量预测模型.通过遗传小波神经网络和传统BP的网络训练输出效果比较,表明该预测模型收敛速度较快,对神经网络的性能优化有明显效果,拟合精度较高,泛化能力较好,对城市需水预测能取得较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王占永	华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室	5	76	4.0	5.0
2	徐建华	华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室	91	3722	29.0	60.0
3	鲁凤	南通大学地理科学学院	18	553	10.0	18.0