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組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市用水量預測模型研究與應(yīng)用

摘要: 針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在用水量預測時影響因素多以及易陷入局部最優(yōu)的問題,本文構(gòu)建一種基于主成分分析和改進粒子群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCA-IPSO-BP)用水量預測模型。本文首先提出一種基于正弦函數(shù)的非線性異步學習因子,改進粒子群算法(PSO),形成IPSO算法,然后通過主成分分析篩選用水量因子,最后應(yīng)用IPSO算法組合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以烏魯木齊市2005—2020年用水量數(shù)據(jù)為例... (共11頁)

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