本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水資源預(yù)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 水資源需求預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合模型 模糊反饋

【摘要】：我國(guó)作為水資源大國(guó),在日益加速的城鎮(zhèn)化進(jìn)程中正面臨人口膨脹、環(huán)境污染、水質(zhì)變差等一系列重大的挑戰(zhàn),而科學(xué)合理地對(duì)水資源需求進(jìn)行預(yù)測(cè)成為保護(hù)環(huán)境、保持可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵任務(wù)。首先將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于水資源需求預(yù)測(cè)問題背景并比較其算法,同時(shí)引入模糊反饋法來改進(jìn)熵值法以確定組合模型的加權(quán)系數(shù),建立組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。該算法不僅可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)推演今后水資源需求的變化趨勢(shì),還引入反饋和演化機(jī)制,用戶可以調(diào)整求解精度以控制算法的收斂速度。實(shí)驗(yàn)表明,在數(shù)據(jù)精度不高以及水文數(shù)據(jù)不全等不利應(yīng)用背景中,提出的基于組合模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水資源預(yù)測(cè)中具有較好的性能。
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 水資源需求預(yù)測(cè) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合模型 模糊反饋
【基金】：中央財(cái)經(jīng)大學(xué)重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目 北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃項(xiàng)目(YETP0988)資助
【分類號(hào)】：TV213.4;TP183
【正文快照】： 1概述我國(guó)作為人口大國(guó)和人均資源相對(duì)匱乏的發(fā)展中國(guó)家,在經(jīng)濟(jì)建設(shè)和改革開放的過程中一直面臨著如何合理分配與使用資源的巨大難題,其中水資源的分配使用又是最為突出和緊迫的。隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)格局的形成與發(fā)展,水資源問題(主要包括過度開發(fā)與浪費(fèi)、水體污染)將長(zhǎng)期困

【相似文獻(xiàn)】

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