城市生活用水量预测的PLS-ANN模型

摘要：

城市生活用水量受到多重因素的影响,这些因素之间的相关性都较大.将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了城市生活用水量预测模型.将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数;利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题.实例表明本预测模型的拟合和预测精度均较好.

关键词：偏最小二乘回归、神经网络、预测模型、城市生活用水量

所属期刊栏目：23

分类号：X703(一般性问题)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2002AA2Z4291;河南省高校杰出科研创新人才工程项目HAIPURT;2005KYCX015

在线出版日期：2006-10-23（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：20-22,27