【摘 要】
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针对城市需水量预测中时间序列的非线性特性及传统BP网络预测收敛速度慢易陷入局部极小值等问题,将Chaos理论和BP神经网络理论相结合,提出了一种基于Chaos-BP理论的城市短期
【机 构】
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西安工业大学,上海交通大学自动化系
【基金项目】
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陕西省工业领域重点研发计划项目（编号：2018ZDXM-GY-168）资助
论文部分内容阅读
针对城市需水量预测中时间序列的非线性特性及传统BP网络预测收敛速度慢易陷入局部极小值等问题,将Chaos理论和BP神经网络理论相结合,提出了一种基于Chaos-BP理论的城市短期需水量COBP(ChaosBackPropagtion)预测模型。利用重构相空间的嵌入维数确定COBP网络的结构,通过混沌优化搜索,找到BP神经网络权值的全局最优值,并对其输出的“尖点”预测值进行混沌参数控制,实现城市短期需水量的预测。仿真分析表明,与传统预测模型相比,COBP预测模型所需训练数据样本少,收敛速度快、易达到全局最小
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