论文摘要
在分析影响居民用水量相关性因素的基础上,采用长短时神经网络结合Encoder-Decoder方法建立城市需水量预测模型。长短时神经网络可以自动从时间序列的历史数据中抽取数据特征,避免了手动设计输入变量特征的繁琐,且可以采用更长时间的历史数据进行训练,充分考虑长期条件下不同天气、节假日的城市居民用水特征。Encoder-Decoder的网络结构模拟大脑对数据处理和做出决策的过程,适合多小时水量预测模型的构建。该模型应用于某地区需水量预测,取得了较高的预测精度,模型的适用性得到了有效验证。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张薇薇,赵平伟,王景成
关键词: 需水量预测,长短时神经网络
来源: 净水技术 2019年S1期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 建筑科学与工程
单位: 上海城投水务<集团>有限公司,上海交通大学电子信息与电气工程学院
基金: 上海市科委项目“多水源连通与原水系统智能调度技术研究与应用”(17DZ1202700)
分类号: TU991.31
DOI: 10.15890/j.cnki.jsjs.2019.s1.064
页码: 257-260+286
总页数: 5
文件大小: 664K
下载量: 100
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