基于Elman神经网络的排水管网液位预测

• 作者: 欧阳琛
• 来源期刊: 市政技术
• 学科: 工学
• 关键词: 排水管网 液位预测 Elman神经网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 给水排水工程
• 页码范围: 93-94,167
• 页数: 3页
• 分类号: TU992.03
• 字数: 1901字
• 语种: 中文

摘要

建立了排水管网液位的Elman神经网络预测模型,以液位和雨量的监测数据为输入,未来的液位值为输出提前5、15、45和60 min的预测平均绝对误差分别为2.07 ％、3.75％、8.39％和9.49％.与BP神经网络对比,Elman神经网络的拟合和预测效果分别提升约23％和21％.结果表明,基于Elman神经网络的管网预测模型具有良好的预测效果,可以为建立排水管网的在线预测预警系统提供有效的方法支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳琛		1	0	0.0	0.0