摘要
结合生活、工业、农业用水量的特点,分析用水量的影响因素,建立径向基函数(RBF)神经网络需水预测模型,采用最近邻聚类学习算法确定RBF网络的宽度、选取聚类中心和权值。以大同市为例,采用RBF神经网络需水预测模型预测大同市在3个年份的需水量,输入层有13个节点,为影响需水预测的13个因子,输出层为城镇生活需水、农村生活需水、工业需水和农业需水4个节点。网络经过学习得到隐含层的节点数为8,3个预测年份的需水总量的相对误差分别为-6.12%、3.05%和5.57%。预测结果表明RBF神经网络具有输出不依赖初始权值,收敛速度快的特点,需水预测模型有较好的预测效果。
出处
《人民长江》
北大核心
2008年第11期34-35,48,共3页
Yangtze River
基金
国家重点基础研究发展规划资助项目(G1999043608)
