【摘 要】
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针对单一神经网络模型预测误差波动大、精度不高等问题，提出基于SVM、BP和Elman神经网络基本模型的加权平均集成需水预测模型。首先，利用相关分析和ADF单位根检验，选取需水预测
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针对单一神经网络模型预测误差波动大、精度不高等问题，提出基于SVM、BP和Elman神经网络基本模型的加权平均集成需水预测模型。首先，利用相关分析和ADF单位根检验，选取需水预测主要影响因子。为避免模型过度拟合，引入虚拟维，并针对BP、Elman神经网络标准算法收敛速度慢、易陷入局部极值的不足，采用自适应动量算法改进BP和Elman神经网络标准算法，依次构建SVM、BP和Elman需水预测单一模型，并对上海市2002--2011年需水量进行预测；最后，基于加权平均方法对各单一模型预测结果进行综合集成。结果
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