【摘 要】
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针对郑州市未来水资源需求量的预测问题,基于2001—2016年间的郑州市需水量数据,利用主成分分析法从9个影响水资源需求量变化的因素中提取5个主要影响因子,将此作为输入样本
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针对郑州市未来水资源需求量的预测问题,基于2001—2016年间的郑州市需水量数据,利用主成分分析法从9个影响水资源需求量变化的因素中提取5个主要影响因子,将此作为输入样本构建BP神经网络模型,通过学习训练预测出2017—2020年郑州市水资源需求量,预测结果表明郑州市的水资源需求量将从2016年的17.9987亿m^3,提高到2020年的20.8260亿m^3,这个预测结果表明我们的政府部门对水资源的管理工作依然不能放松。
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在科学和工程实践中,许多问题均可归结为不同类型的数学规划问题,而且这些问题随着科学技术的发展也变得越来越复杂。传统的数学规划方法由于对问题的解析性质要求较高(如要
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