典型文献
城镇居民生活用水量预测及用水需求量影响因素分析
文献摘要：
揭示城镇居民生活用水量的变化规律及其影响因素,对于改善城市供水调度和控制居民用水量的增长具有重要意义.为克服BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小值、网络结构难以确定的缺点,提出将遗传算法(GA)与BP神经网络组合形成GA-BP混合训练网络,应用于居民生活用水量预测当中,预测结果显示,该方法与单一 BP神经网络相比,具有更好的预测精度和适用性.其次,通过修正后的模型分析水价、人均可支配收入及人均住房面积三个用水需求影响因素,估计其价格弹性、收入弹性和人均住房需求弹性.模型估计结果表明,水价的上调,会抑制居民用水量的增长;居民用水量明显随人均可支配收入的增加而提升;人均住房面积与居民用水量之间的关系未得到较好体现.
文献关键词：
BP神经网络;遗传算法;生活用水量预测;影响因素;弹性
中图分类号：
作者姓名：
李红冲;陈勋俊;刘国强;陈优良
作者机构：
江西理工大学土木与测绘工程学院,江西赣州341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;赣州水务股份有限公司,江西赣州341000
文献出处：
引用格式：
[1]李红冲;陈勋俊;刘国强;陈优良-.城镇居民生活用水量预测及用水需求量影响因素分析)[J].水电能源科学,2022(09):52-55
A类：
生活用水量预测
B类：
城镇居民,居民生活用水,用水需求,城市供水,供水调度,神经网络学习,收敛速度,速度慢,局部极小值,难以确定,GA,混合训练,水价,人均可支配收入,住房面积,需求影响因素,价格弹性,收入弹性,住房需求,需求弹性,模型估计
AB值：
0.211654
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