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基于改进BP算法的用水量预测模型研究
文献摘要：
为更加合理地利用水资源,保护水资源,对供水系统进行优化调度以及对用水量预测方法进行研究十分必要.本文提出了基于改进BP算法的用水量预测模型:首先介绍了BP神经网络的原理;然后设计了三层BP神经网络,利用改进的BP算法建立用水量预测模型,其自适应调整学习率,结合LM算法,引入动量因子,利用自主设计的训练函数对设计好的网络进行训练;最后对模型预测结果进行分析,并与标准BP算法进行对比.通过实验发现,该模型可对城市居民的日用水量进行合理预测,预测精度可达到相关要求.
文献关键词：
用水量预测;模型;改进的BP算法
中图分类号：
作者姓名：
袁玉英;罗永刚;孙立云
作者机构：
山东理工大学计算机科学与技术学院,山东 淄博 255000;山东理工大学电气与电子工程学院,山东 淄博 255000
文献出处：
引用格式：
[1]袁玉英;罗永刚;孙立云-.基于改进BP算法的用水量预测模型研究)[J].水资源开发与管理,2022(09):28-33
A类：
B类：
用水量预测,保护水资源,供水系统,优化调度,自适应调整,学习率,LM,动量因子,自主设计,计好,城市居民,日用
AB值：
0.235696
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