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本文采用Bagging方法集成BP网络,建立了一个集成的神经网络学习模型。该模型通过对用水量历史数据的学习,能够有效地预测城市供水中不同时期各种性质用户的用水量。实验和实际应用表明，本模型的预测精度高、性能稳定、可行性强。
集成神经网络预测用水量
【摘 要】
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本文采用Bagging方法集成BP网络,建立了一个集成的神经网络学习模型。该模型通过对用水量历史数据的学习,能够有效地预测城市供水中不同时期各种性质用户的用水量。实验和实
【机 构】
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郑州大学计算机科学系,450052
【出 处】
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第十四届中国神经网络学术会议
【发表日期】
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2004年期
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