灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量

doi:10.11835/j.issn.1674-4764.2008.02.048

首页 > 过刊浏览>2008年第30卷第2期 >2008,30(2):113-115. DOI:10.11835/j.issn.1674-4764.2008.02.048 CSTR:[cstr]

灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量

Urban Water Demand Forecasting by Combining Improved BP Neural Network and Grey Model with Optimum Weight

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需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主，而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况，利用灰色模型和改进BP神经网络，建立最优权组合模型预测城市需水量，使用Matlab进行实例计算，并与其他预测方法比较。结果表明，该模型有较高的预测精度，优于单个模型，预测效果更优于其他方法。

[Key word]

[Abstract]

Prediction of water demand is a complex system affected by a mass of data and influencing factors together. Nowadays, most of the forecasting methods are single model ones. They reflect only part of the system. In view of this situation, a combined model

[中图分类号]

[基金项目]

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引用本文 / Get Citation

蒋绍阶,江崇国.灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量[J].土木与环境工程学报（中英文）,2008,30(2):113-115. JIANG Shaojie, JIANG Chongguo. Urban Water Demand Forecasting by Combining Improved BP Neural Network and Grey Model with Optimum Weight[J]. JOURNAL OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING,2008,30(2):113-115.10.11835/j. issn.1674-4764.2008.02.048

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