【摘 要】
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为了尽可能准确预测城市未来的需水量,以上海市为例,对年用水量的9个相关因子进行主成分分析,得到两个综合因子。将两综合因子与用水量的历史数据一起作为输入项,建立一种小
【机 构】
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武汉大学水资源与水电工程国家重点实验室
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为了尽可能准确预测城市未来的需水量,以上海市为例,对年用水量的9个相关因子进行主成分分析,得到两个综合因子。将两综合因子与用水量的历史数据一起作为输入项,建立一种小波网络模型,以1980～2005年的数据为训练样本,采用引入了附加动量项和自适应学习率的BP算法进行模型率定,并以2006～2008年的数据对模型进行了检验。结果表明：所建模型结构简洁,收敛速度与预测精度均较为理想,在城市需水预测中有着广阔的应用前景。而如何选择最佳隐层数和隐层节点数以及获得更快的收敛速度仍将是今后研究的重点问题
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