【摘 要】
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针对城市需水预测模型中需水量影响因子多、影响因子之间普遍存在多重共线问题以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种由主成分分析、粒子群算法及BP神经
【基金项目】
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本文系江苏高校品牌专业建设工程资助项目(项目编号:2017102941050)研究成果
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针对城市需水预测模型中需水量影响因子多、影响因子之间普遍存在多重共线问题以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种由主成分分析、粒子群算法及BP神经网络三者相结合的改进预测模型。以泰州市为实例,建立以主成分分析筛选需水量主要影响因子,粒子群优化BP网络连接权值和阈值的需水预测模型,将预测结果与BP神经网络预测模型预测结果作对比。结果表明:改进预测模型预测值与实际泰州市需水量吻合良好且训练速度更快、预测精度更高,可作为需水预测的一种有效方法。
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