基于GRA-MEA-BP耦合模型的城市需水预测研究

• 作者: 李晓英 田佳乐 苏志伟 郑景耀
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 灰色关联分析 BP神经网络 思维进化算法 耦合模型 需水量预测
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 50-54
• 页数: 5页
• 分类号: TV213.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2018.01.08

摘要

针对城市需水量影响因子多、BP神经网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部最优等问题,提出灰色关联分析、思维进化算法、BP神经网络三者耦合的改进预测模型,利用灰色关联分析(GRA)筛选需水量主要影响因子,采用全局搜索能力极强的思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的权值和阈值,从而构建GRA-MEA-BP耦合需水预测模型,同时建立BP神经网络模型作为对比.实例应用结果表明,GRA-MEA-BP耦合模型具有更高的预测精度和预测速度,可作为一种有效的需水预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓英	河海大学水利水电学院	35	466	6.0	21.0
2	苏志伟	河海大学水利水电学院	7	22	3.0	4.0
3	田佳乐	河海大学水利水电学院	4	10	2.0	3.0
4	郑景耀	河海大学水利水电学院	3	11	2.0	3.0