| 区域工业用水量非线性预测模型的优选 |
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| 引用本文： | 王晓玲,孙月峰,梅传书,李松敏.区域工业用水量非线性预测模型的优选[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2006,39(12):1399-1404. |
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| 作者姓名： | 王晓玲 孙月峰 梅传书 李松敏 |
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| 作者单位： | 天津大学环境科学与工程学院 天津300072(王晓玲，孙月峰，李松敏)，水利部海河水利委员会 天津300170(梅传书) |
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| 摘 要： | 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1.4100/,预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3.63×108m3和4.46×108m3.预测结果可为水资源规划和管理提供依据.
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| 关 键 词： | 工业用水量 预测 改进BP神经网络 非线性 优选模型 |
| 文章编号： | 0493-2137（2006）12-1399-06 |
| 收稿时间： | 2006-06-07 |
| 修稿时间： | 2006-06-072006-08-31 |
Preferred Nonlinear Model for Predicting Industrial Water Demand of District |
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| WANG Xiao-ling,SUN Yue-feng,MEI Chuan-shu,LI Song-min.Preferred Nonlinear Model for Predicting Industrial Water Demand of District[J].Journal of Tianjin University(Science and Technology),2006,39(12):1399-1404. |
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| Authors: | WANG Xiao-ling SUN Yue-feng MEI Chuan-shu LI Song-min |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | industrial water demand prediction improved BP neural network nonlinear preferred model |
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