基于改进组合神经网络的水资源预测研究

• 作者: 王坚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 水资源需求预测 神经网络 组合模型 模糊反馈
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能系统及应用
• 页码范围: 516-517,532
• 页数: 3页
• 分类号: TN912.33
• 字数: 2947字
• 语种: 中文

摘要

我国作为水资源大国,在日益加速的城镇化进程中正面临人口膨胀、环境污染、水质变差等一系列重大的挑战,而科学合理地对水资源需求进行预测成为保护环境、保持可持续发展的关键任务.首先将神经网络应用于水资源需求预测问题背景并比较其算法,同时引入模糊反馈法来改进熵值法以确定组合模型的加权系数,建立组合神经网络预测模型.该算法不仅可以根据历史数据自动推演今后水资源需求的变化趋势,还引入反馈和演化机制,用户可以调整求解精度以控制算法的收敛速度.实验表明,在数据精度不高以及水文数据不全等不利应用背景中,提出的基于组合模型的神经网络在水资源预测中具有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王坚	中央财经大学信息学院	18	67	5.0	7.0