基于改进主成分分析法的城市需水量预测

论文摘要

为提高城市需水量预测精度,提出了基于主成分分析和长短时记忆神经网络的城市需水量预测模型。本文利用该模型对新疆阿克苏市城市需水量进行验证。结果表明:与BP神经网络等模型相比,该模型具有良好的预测性能和泛化能力,能够满足城市需水量精确预测的需要,可以为干旱区城市水资源精准调控提供参考。

论文目录

• 1 研究方法
•   1.1 主成分分析法
•   1.2 长短时记忆神经网络
•   1.3 改进主成分分析法的城市需水量预测模型
•   1.4 模型评价指标
• 2 结果分析
•   2.1 数据准备
•   2.2 结果分析
•     2.2.1 仿真分析
•     2.2.2 模型对比
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐继红

关键词: 城市需水量,预测,主成分分析,神经网络

来源: 水资源开发与管理 2019年03期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 水利水电工程

单位: 新疆塔里木河流域希尼尔水库管理局

基金: 水利部公益性行业科研专项资助(201501059)

分类号: TV213.4

DOI: 10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2019.03.07

页码: 23-25

总页数: 3

文件大小: 251K

下载量: 263