【摘 要】
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针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性，将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中，通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数，并根据相关程度来确定输入因子，同时利用遗传
【机 构】
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天津大学环境科学与上程学院,水利部海河水利委员会
【基金项目】
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天津市自然科学基金资助项目(043605611)
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针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性，将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中，通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数，并根据相关程度来确定输入因子，同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法，建立了改进BP神经网络模型．将该模型应用于永定河山区工业用水量预测中，通过和传统非线性回归法进行比较，结果表明改进BP神经网络拟合和预测精度均较高．改进BP神经网络法的平均相对误差达到1.41％，预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3.63×10^5m^3和4．46×
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