基于PCA-BP神经网络的郑州市年用水量预测

• 作者: 张璇
• 来源期刊: 科学技术创新
• 学科: 地球科学
• 关键词: 用水量预测 影响因素 灰色关联分析 主成分分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（28）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: P338
• 语种: 中文

摘要

城市用水量是城市给水系统规划的重要指标之一,对供水系统的调度、改进具有重要意义.通过收集郑州市年用水量数据,从四个方向对郑州市用水量影响因素进行灰色关联分析,并选择主要影响因素进行主成分分析后,作为BP神经网络模型的输入数据,从而建立了PCA-BP神经网络预测模型对郑州市年用水量进行预测,并与BP神经网络模型结果进行对比.结果表明,PCA-BP神经网络在用水量预测中精度比BP神经网络预测精度较高,具有可靠性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张璇		1	0	0.0	0.0