基于生物算法优化人工神经网络的城市需水预测模型构建

摘要：

为得出城市需水量最优预测模型,缓解城市用水问题,本文以人工神经网络模型(ANN)为基础,基于哈里斯鹰算法(HHO)、蝙蝠算法(BA)和鸽群算法(PIO)共3种生物算法,构建了 3种优化ANN模型,并将模型结果与实测值进行了对比,结果表明:HHO-ANN模型模拟值与实测值变化趋势最为接近,同时该模型模拟值的误差最低,一致性最高,可推荐用于估算城市需水量.

关键词：城市需水量、人工神经网络、哈里斯鹰算法、生物算法

分类号：TV212

在线出版日期：2023-09-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：60-63