基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

摘要：

以甘肃省瓜州县为例,利用1988～2007年的总需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测.结果表明:国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立瓜州县总需水量预测模型.模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型取,预测结果的绝对误差小于±0.05×109 m3.

关键词：需水预测、主成分分析法、BP神经网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP183;TV214(自动化基础理论)

资助基金：国家科技支撑计划项目2007BAD88B0804-3

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：206-210