【摘 要】
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常规的BP神经网络可能会陷入局部最优的情况,而经过改良后的BP可以克服此种缺陷。本文使用河北省不同年份1960-2018用水量作为样本,基于BP神经网络对数据集进行用水量的分析
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常规的BP神经网络可能会陷入局部最优的情况,而经过改良后的BP可以克服此种缺陷。本文使用河北省不同年份1960-2018用水量作为样本,基于BP神经网络对数据集进行用水量的分析。样本中包括8个自变量,首先将8个变量进行归一化处理,然后利用神经网络进行预测,预测出2019-2029年间的用水量基于改善后的BP对数据集进行数据预测,测试利用此种算法的准确率,进行算法性能的评估。
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