基于小波神经网络对城市供水管网压力的预测

• 作者: 汪健 王煜 秦正飞 高磊
• 来源期刊: 供水技术
• 学科: 工学
• 关键词: 供水管网 小波神经网络 BP神经网络 水压值
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论述
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TU991.33
• 字数: 2216字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9353.2015.04.005

摘要

为了对城市供水管网的压力进行更准确的预测,提出了运用小波神经网络的方法,对供水管网压力进行预测.该方法以BP神经网络为基础,用小波基函数取代了BP神经网络的隐含层函数,并对其进行了优化,并用该方法进行模拟仿真.结果表明,小波神经网络比BP神经网络更能准确预测水压值,最大误差为4.39％,最小误差为0.31％.该方法具有更强的学习性能、精确度及客错能力,在水压预测中有更实用的价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王煜		30	120	6.0	8.0
2	高磊		13	44	4.0	6.0
3	秦正飞		6	21	3.0	4.0
4	汪健		6	21	3.0	4.0