基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用
作者: 龙训建 [1,3] ; 钱鞠 [2] ; 梁川 [1]
关键词: 需水预测 主成分分析法 BP神经网络
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±0.05×10^9m3。
上一篇:低品位黄铜矿的磁场强化细菌浸出
下一篇:公路偏压隧道开挖及支护的数值模拟研究