基于改进组合神经网络的水资源预测研究

发布时间：2017-10-15 06:40

  本文关键词：基于改进组合神经网络的水资源预测研究

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【摘要】：我国作为水资源大国,在日益加速的城镇化进程中正面临人口膨胀、环境污染、水质变差等一系列重大的挑战,而科学合理地对水资源需求进行预测成为保护环境、保持可持续发展的关键任务。首先将神经网络应用于水资源需求预测问题背景并比较其算法,同时引入模糊反馈法来改进熵值法以确定组合模型的加权系数,建立组合神经网络预测模型。该算法不仅可以根据历史数据自动推演今后水资源需求的变化趋势,还引入反馈和演化机制,用户可以调整求解精度以控制算法的收敛速度。实验表明,在数据精度不高以及水文数据不全等不利应用背景中,提出的基于组合模型的神经网络在水资源预测中具有较好的性能。
【作者单位】： 中央财经大学信息学院;
【关键词】： 水资源需求预测 神经网络 组合模型 模糊反馈
【基金】：中央财经大学重点学科建设项目 北京高等学校青年英才计划项目(YETP0988)资助
【分类号】：TV213.4;TP183
【正文快照】： 1概述我国作为人口大国和人均资源相对匮乏的发展中国家,在经济建设和改革开放的过程中一直面临着如何合理分配与使用资源的巨大难题,其中水资源的分配使用又是最为突出和紧迫的。随着社会主义市场经济格局的形成与发展,水资源问题(主要包括过度开发与浪费、水体污染)将长期困

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