典型文献
相关性分析-神经网络模型在宁夏用水量预测中的应用
文献摘要：
为了提高用水量预测精度,并且掌握各行业用水量比例.提出了相关性分析和多层感知器神经网络(MLP)耦合模型预测行业用水量,该模型首先利用相关性分析的方法筛选出对行业用水量影响较大的因子,再将主要因子数据输入到神经网络模型预测出行业用水量.进一步以地处干旱区域的宁夏回族自治区为例,提取2002—2016年主要影响行业用水的因子训练预测模型,以此模型预测2017—2020年的用水量并检验预测精度;预测结果显示,总用水预测值与实际值的多年相对误差均值仅为1.00％.最后使用该耦合模型对宁夏规划水平年2025年行业用水量进行预测,预测结果表明2025年宁夏总用水量有下降的趋势,这种变化趋势与自治区近几年大力推进节水型社会建设的政策相符合.
文献关键词：
相关性分析;多层感知器神经网络;耦合模型;用水量预测;宁夏回族自治区
中图分类号：
作者姓名：
窦淼;李金燕;崔岚博;魏怡敏;苏荟琰;李超超
作者机构：
宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏 银川 750021
文献出处：
引用格式：
[1]窦淼;李金燕;崔岚博;魏怡敏;苏荟琰;李超超-.相关性分析-神经网络模型在宁夏用水量预测中的应用)[J].人民珠江,2022(08):71-77
A类：
B类：
用水量预测,行业用水量,多层感知器神经网络,MLP,耦合模型,预测出,干旱区,宁夏回族自治区,误差均值,划水,平年,节水型社会建设,相符合
AB值：
0.156816
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