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基于PCA-RBF神经网络模型的城市用水量预测
基于PCA-RBF神经网络模型的城市用水量预测
作者:
刘殷竹
孙博闻
陈玲玲
高学平
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
城市用水量预测
主成分分析
RBF神经网络
BP神经网络
主成分数量
需水预测
摘要:
针对城市用水量影响因素众多、关联性较强以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,采用组合主成分分析(PCA)与RBF神经网络的方法预测城市用水量.利用主成分分析对用水量影响因素进行降维,消除多重共线性,选取能够替代原用水量影响因素的前三个主成分作为输入因子,选用学习和收敛速度快、模式识别能力强的RBF神经网络进行预测.研究结果表明,该模型的相对误差平均值在训练和预测阶段均最小,分别为0.165 4%和0.677 5%,学习和预测能力均优于RBF和BP神经网络模型,提高了收敛速度和预测精度;主成分数量从3个增加到5个,信息量累积贡献率从93.09%增加到98.37%,平均相对误差从0.250 7%降至0.206 0%,预测精度略有提高.对2015-2020年枣庄市用水量进行预测,总用水量先有小幅上升,后又下降,呈现“倒U型”增长.该模型对城市区域水资源规划具有参考价值.
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城市供水
用水量预测
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内容分析
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文献信息
篇名
基于PCA-RBF神经网络模型的城市用水量预测
来源期刊
水利水电技术
学科
工学
关键词
城市用水量预测
主成分分析
RBF神经网络
BP神经网络
主成分数量
需水预测
年,卷(期)
2017,(7)
所属期刊栏目
水文水资源
研究方向
页码范围
1-6
页数
6页
分类号
TV213.4
字数
5075字
语种
中文
DOI
10.13928/j.cnki.wrahe.2017.07.001
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
高学平
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
139
1544
19.0
31.0
2
孙博闻
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
24
80
5.0
8.0
3
陈玲玲
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
2
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刘殷竹
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
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研究主题发展历程
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城市用水量预测
主成分分析
RBF神经网络
BP神经网络
主成分数量
需水预测
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
水利水电技术
主办单位:
水利部发展研究中心
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-0860
CN:
11-1757/TV
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区玉渊潭南路3号
邮发代号:
2-426
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
7729
总下载数(次)
10
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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