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基于多重线性回归P值检验的RBF神经网络模型在城市需水预测中的应用

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摘要基于多重线性回归模型P值检验，根据构建的3种不同影响因子输入的RBF需水预测模型，对上海市2006～2010年需水量进行预测。结果表明，RBF需水预测模型合理可行，具有较好的预测精度和泛化能力，可作为提高需水预测精度的有效途径和方法。

作者崔东文郭荣

机构地区云南省文山州水务局云南省文山市水务局

出处《水资源研究》 2014年第1期15-17,23,共4页 Journal of Water Resources Research

关键词需水预测 RBF神经网络多重线性回归 P值检验

分类号 TV213.4 [水利工程—水文学及水资源]

引文网络
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水资源研究

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