【摘 要】
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水量预测为城市供水系统的调度提供基本的工作依据.研究精确可靠的水量预测模型具有很重要的现实意义.神经网络作为一种优良的信息处理系统,由于它对于随机的、非线性的、模
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水量预测为城市供水系统的调度提供基本的工作依据.研究精确可靠的水量预测模型具有很重要的现实意义.神经网络作为一种优良的信息处理系统,由于它对于随机的、非线性的、模式特征不明确的数据具有强大的处理功能,使其在各研究领域日益为人们所关注.该文通过对城市用水量各影响因素的认真分析,利用改进的BP算法,较为成功地建立了青岛市城市日用水量的动态预测模型,避免了烦琐的模型参数的计算过程.该论文针对不同的训练样本数,分四种情况建模,通过比较分析,确定最优的模型参数.研究表明,用最近四周的观测数据预测未来一周的用水量,预测结果最佳.与传统的预测方法比较,BP神经网络预测模型具有较高的精度,而且特别适合动态预测,使用起来比较方便.
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