【摘 要】
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针对城市日用水量非线性变化问题,为实现水资源的优化调度和合理利用,提出一种深度学习的水量预测方法,建立多因素长短时神经网络模型预测日用水量。该方法选取影响日用水量
【机 构】
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同济大学环境科学与工程学院,杭州市水务控股集团有限公司
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针对城市日用水量非线性变化问题,为实现水资源的优化调度和合理利用,提出一种深度学习的水量预测方法,建立多因素长短时神经网络模型预测日用水量。该方法选取影响日用水量的因素作为输入特征,日用水量时间序列数据作为训练样本,利用数据挖掘,输出用水量预测值。结合杭州示范区实际案例,与传统的人工神经网络方法进行对比,结果表明,长短时神经网络的预测结果优于传统的人工神经网络,并且基于多因素长短时神经网络模型的预测结果优于单因素长短时神经网络模型,预测结果具有较强的精度和稳定性。
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