【摘 要】
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为克服日用水量主要影响因素一般采用主观判断确定的不足,利用改进粗糙集算法对影响因素进行属性约简,确定日用水量的主要影响因素。以日用水量的主要影响因素和相关日用水量
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为克服日用水量主要影响因素一般采用主观判断确定的不足,利用改进粗糙集算法对影响因素进行属性约简,确定日用水量的主要影响因素。以日用水量的主要影响因素和相关日用水量为BP网络的输入,采用遗传算法优化BP网络的权阈值,建立了基于粗糙集算法和优化BP网络的日用水量预测模型。实例分析表明,与基于传统BP网络和基于遗传算法优化BP网络的模型相比,本文提出的日水量预测模型具有更高的预测精度。结果验证了所提出模型的合理性和有效性。
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