基于相空间重构原理的遗传神经网络模型在城市需水预测中的应用

• 作者: 崔东文
• 来源期刊: 水利水电科技进展
• 学科: 工学
• 关键词: 相空间重构 BP神经网络 遗传算法 需水预测
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TV214
• 字数: 4378字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3880/j.issn.1006-7647.2014.01.018

摘要

针对多元变量需水预测模型中变量之间普遍存在多重共线性问题以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,将相空间重构原理及遗传算法(GA)引入BP神经网络需水预测模型中,提出基于相空间重构原理的GA-BP城市需水预测模型,并对上海市需水预测进行实例分析.实例分析结果表明:GA-BP模型对上海市2005-2009年的年用水量预测平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为1.4344％和2.7672％,对2010-2011年的年需水量预测相对误差分别为0.5136％和0.027 0％,精度均优于BP神经网络预测模型;基于相空间重构原理的GA-BP需水预测模型具有较好的预测精度和泛化能力,是提高需水预测精度和泛化能力的有效方法.

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