基于遗传算法的BP神经网络在城市用水量预测中的应用

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.

关键词：BP神经网络、遗传算法、GA-BP、时用水量预测

所属期刊栏目：43

分类号：TU991.31(地下建筑)

在线出版日期：2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：547-550