灰色神经网络在城市用水量预测中的应用

胡瑜; 于宝堃; 许国; 张莹

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灰色神经网络在城市用水量预测中的应用

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为解决传统BP神经网络在城市用水量预测中易陷入局部极小点等问题,将BP神经网络与灰色理论相结合,构建了灰色神经网络模型(GNNM),实现了二者的优势互补,并利用粒子群优化算法(PSO)对该模型的初始权值和阈值进行优化,形成了PSO-GNNM(1,N)算法.通过与传统BP神经网络、灰色理论预测法的预测结果相比较,该算法具有预测误差小、泛化能力强等优点,可为城市用水量的预测工作提供技术支持.

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来源
《微电子学与计算机》 |2012年第7期|142-145|共5页
作者
胡瑜; 于宝堃; 许国; 张莹;
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作者单位

天津科技大学电子信息与自动化学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类给水工程（上水道工程）;
关键词
城市用水量; 灰色神经网络; 粒子群优化算法; PSO-GNNM(1; N)算法;

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