计算机科学 ›› 2016, Vol. 43 ›› Issue (Z11): 547-550.doi: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.11A.123
严旭,李思源,张征
YAN Xu, LI Si-yuan and ZHANG Zheng
摘要: 城市用水量的准确预测对供水系统的调度、改进具有重要意义。为解决传统BP神经网络预测模型易陷入局部极小、调整权值和参数需要不断尝试等问题,选用基于生物进化理论的遗传算法(Genetic Algorithms,GA)对其优化,提出了以GA优化BP网络的算法(GA-BP)。同时,针对以往BP神经网络预测模型因输入变量选取不当导致的误差精度过低的缺点,通过分析城市时用水量变化规律,得到合适的输入变量。最后,建立预测模型并使用历史数据进行训练和仿真。将预测模型应用于深圳市某供水公司,结果表明,该网络模型在城市时用水量预测中具有可靠性和适用性。
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