典型文献
基于蚁群算法优化GA-BP神经网络的用水量预测
文献摘要：
在市政二次供水以及雨水回用等水资源有限情景下的供水系统中,调度供给量是关键,此时针对用水量的预测有着重要的应用.在本篇文章中,研究了不同的需水量预测方法,比较了不同预测方法的优势,提出了一种使用蚁群算法优化GA-BP神经网络的预测方法,针对该种方法对上海市24年间的用水量数据进行训练,然后进行需水量预测,与基础的BP神经网络和GA-BP神经网络相比具有更高的精度.
文献关键词：
需水量预测;遗传算法;BP神经网络;蚁群算法
中图分类号：
作者姓名：
徐鹏;周建;王琳
作者机构：
武汉理工大学信息工程学院,武汉 430000
文献出处：
引用格式：
[1]徐鹏;周建;王琳-.基于蚁群算法优化GA-BP神经网络的用水量预测)[J].数码设计,2022(12):60-65
A类：
B类：
蚁群算法优化,GA,用水量预测,二次供水,雨水回用,供水系统,供给量,时针,本篇,篇文章,需水量预测,该种
AB值：
0.226995
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