基于RBP神经网络模型的城市需水量方法研究

• 作者: 王兆吉
• 来源期刊: 水科学与工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 需水量预测 RBP神经网络 BP神经网络 灰色系统模型 方法比较
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 35-38
• 页数: 4页
• 分类号: TV213.4
• 字数: 2407字
• 语种: 中文

摘要

城市需水量预测是水资源可持续发展的研究基础.需水量预测考虑的影响因素较复杂,增加了需水量预测难度.通过建立RBP神经网络模型,以河北省A城市为例,进行城市需水量拟合与预测,与传统BP神经网络模型和灰色系统模型计算结果进行对比分析,结果表明RBP神经网络模型拟合的相对误差为2.65％,模型预测结果的相对误差为3.92％,计算结果精度高于另外两种方法,对今后城市需水量预测方法研究提供了一种有效方法的借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兆吉		5	17	2.0	4.0