| 基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法 |
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| 引用本文： | 刘洪波,郑博一,蒋博龄.基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2015(4):373-378. |
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| 作者姓名： | 刘洪波 郑博一 蒋博龄 |
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| 作者单位： | 天津大学环境科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金重点资助项目(13AZD011) |
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| 摘 要： | 城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响.传统的反向传播(back-propaganda,BP)神经网络预测方法容易陷入局部解,并且需要大量的训练数据.人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度.为此,利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了一种新的时用水量预测模型.将该模型应用到华北某市时用水量的预测中,预测结果表明人工鱼群神经网络算法的均方差比BP神经网络算法的均方差小5%.实例证明,人工鱼群神经网络比BP神经网络的预测精度更高,收敛速度更快.人工鱼群神经网络算法可用于短期水量预测.
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| 关 键 词： | 城市用水 人工鱼群算法 水量预测 |
Forecast Method of City Water Consumption Per Hour Based on Artificial Fish-Swarm Neural Network |
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| Liu Hongbo;Zheng Boyi;Jiang Boling.Forecast Method of City Water Consumption Per Hour Based on Artificial Fish-Swarm Neural Network[J].Journal of Tianjin University(Science and Technology),2015(4):373-378. |
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| Authors: | Liu Hongbo;Zheng Boyi;Jiang Boling |
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| Institution: | Liu Hongbo;Zheng Boyi;Jiang Boling;School of Environmental Science and Engineering,Tianjin University; |
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