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摘要:
实时准确地识别居民用水行为对制定有效的家庭用水需求管理策略、提高用水安全、改善当前水基础设施的规划和管理有重要的研究意义.针对每个用水事件的流量特点,通过分析几种典型的居民用水行为,提出了两种居民用水行为识别方法.分别利用HMM和BP神经网络建立不同类型居民用水行为的识别模型,对居民用水行为进行实时而有效的识别.这两种方法首先从训练集合中提取不同用水行为的流量特征、并建立该行为的参考模型,然后从测试集合中提取用水行为的流量特征和已设置的参考模型进行匹配,得出识别结果,最后对两种识别方法的结果进行了对比分析.可以得出两个结论:在不同流量模式用水事件下,HMM模型比BP神经网络的识别准确度高6%左右;在相似流量模式用水事件下,BP神经网络比HMM模型的识别准确度高约6%.
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文献信息
篇名 农村居民用水行为的识别方法
来源期刊 水资源与水工程学报 学科 工学
关键词 居民用水 行为识别 HMM模型 BP神经网络
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 水文水资源
研究方向 页码范围 70-74,80
页数 分类号 TV211.3
字数 语种 中文
DOI 10.11705/j.issn.1672-643X.2016.04.13
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵太飞 西安理工大学自动化与信息工程学院 86 426 11.0 18.0
2 谷伟豪 西安理工大学自动化与信息工程学院 4 20 3.0 4.0
3 段延峰 2 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
居民用水
行为识别
HMM模型
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水资源与水工程学报
双月刊
1672-643X
61-1413/TV
大16开
陕西杨凌渭惠路23号
1990
chi
出版文献量(篇)
4150
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7
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30284
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