基于GA-BP神经网络的城市用水量预测

摘要：

城市用水准确的预测结果,对城市供水系统的控制具有直接的影响,而良好的城市用水控制系统不仅能够提高城市各个时段的供水效率,而且对城市人民生活幸福指数有较高的影响.该文设计通过分析传统的BP神经网络对城市用水量预测容易陷入局部误差极小,预测结果存在一定误差,提出在BP神经网络的基础上通过遗传算法优化BP神经网络进行城市用水量预测.通过设计GA-BP神经网络的具体结构,对已知的城市每日时用水量数据进行网络训练和学习.结果显示该模型具有一定的精度和适用性,预测结果可用于城市供水优化调度模型.

关键词：城市用水、用水量预测、BP神经网络、预测建模、网络训练、仿真分析

所属期刊栏目：43

分类号：TN711-34;TP872(基本电子电路)

资助基金：陕西省科技计划2017GY-095

在线出版日期：2020-06-04（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：147-150