基于多重线性回归P值检验的RBF神经网络模型在城市需水预测中的应用

• 作者: 崔东文 郭荣
• 来源期刊: 水资源研究
• 学科: 工学
• 关键词: 需水预测 RBF神经网络 多重线性回归 P值检验
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TV213.4

摘要

基于多重线性回归模型P值检验，根据构建的3种不同影响因子输入的RBF需水预测模型，对上海市2006～2010年需水量进行预测。结果表明，RBF需水预测模型合理可行，具有较好的预测精度和泛化能力，可作为提高需水预测精度的有效途径和方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔东文		90	901	17.0	26.0
2	郭荣		7	25	3.0	5.0