【摘 要】
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为克服日用水量主要影响因素一般采用主观判断确定的不足,利用改进粗糙集算法对影响因素进行属性约简,确定日用水量的主要影响因素。以日用水量的主要影响因素和相关日用水量
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为克服日用水量主要影响因素一般采用主观判断确定的不足,利用改进粗糙集算法对影响因素进行属性约简,确定日用水量的主要影响因素。以日用水量的主要影响因素和相关日用水量为BP网络的输入,采用遗传算法优化BP网络的权阈值,建立了基于粗糙集算法和优化BP网络的日用水量预测模型。实例分析表明,与基于传统BP网络和基于遗传算法优化BP网络的模型相比,本文提出的日水量预测模型具有更高的预测精度。结果验证了所提出模型的合理性和有效性。“,”To overcome the disadvantage that the main influence factors affecting daily water consumption are generally determined by subjective judgment,the improved rough set algorithm is used to analyze the factors to determine the principal factors.The principal
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