基于遗传算法的BP神经网络在城市用水量预测中的应用

发布时间：2017-10-08 12:46

  本文关键词：基于遗传算法的BP神经网络在城市用水量预测中的应用

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【摘要】：城市用水量的准确预测对供水系统的调度、改进具有重要意义。为解决传统BP神经网络预测模型易陷入局部极小、调整权值和参数需要不断尝试等问题,选用基于生物进化理论的遗传算法(Genetic Algorithms,GA)对其优化,提出了以GA优化BP网络的算法(GA-BP)。同时,针对以往BP神经网络预测模型因输入变量选取不当导致的误差精度过低的缺点,通过分析城市时用水量变化规律,得到合适的输入变量。最后,建立预测模型并使用历史数据进行训练和仿真。将预测模型应用于深圳市某供水公司,结果表明,该网络模型在城市时用水量预测中具有可靠性和适用性。
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;
【关键词】： BP神经网络 遗传算法 GA-BP 时用水量预测
【分类号】：TU991.31;TP18
【正文快照】： 预测城市用水量可为供水系统优化调度、管网改扩建以及城市总体规划提供依据[1],小范围区域的用水量预测同时可以提供可疑漏损网点的线索,便于及时排查和检修。用水量预测的精确性研究具有重要意义,并且一直是研究的重点。目前,城市时用水量预测常用的方法有人工神经网络法、

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本文编号：994126