基于粗集和BP神经网络的城市水资源可持续利用评价模型

发布时间：2018-08-12 07:50

【摘要】：针对水资源评价的复杂性不确定性等问题,提出了一种粗集与BP神经网络相结合的城市水资源可持续利用评价模型。利用粗糙集属性约简算法对城市水资源评价指标约简,找出主要评价指标,以简化BP网络的输入层;利用BP神经网络的非线性适应性信息处理能力对评价数据进行量化训练。基于湖北省2004~2010年城市水资源的相关数据,利用Matlab仿真平台进行评价,实证结果验证了该改进模型的科学性和有效性,为城市水资源可持续利用评价提供了有效的方法。
[Abstract]:Aiming at the complexity and uncertainty of water resources evaluation, a new evaluation model of sustainable utilization of urban water resources based on rough set and BP neural network is proposed. In order to simplify the input layer of BP neural network, the attribute reduction algorithm of rough set is used to reduce the evaluation index of urban water resources, and the quantitative training of evaluation data is carried out by using the nonlinear adaptive information processing ability of BP neural network. Based on the relevant data of urban water resources in Hubei Province from 2004 to 2010, the Matlab simulation platform is used to evaluate the model. The empirical results show that the improved model is scientific and effective, and provides an effective method for the evaluation of sustainable utilization of urban water resources.
【作者单位】： 湖北经济学院信息管理学院;湖北经济学院湖北水事研究中心;平顶山学院软件学院;
【基金】：湖北省教育厅科研项目(Q20132204)
【分类号】：TV213.4

【参考文献】

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【共引文献】

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