【摘 要】
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城市用水需求预测是涉及到诸多要素的复杂系统预测问题。为了减少简单外推法预测所带来的误差,通过在训练BP神经网络时自动调整学习步长和添加动量项修正神经单元之间的权重,
【机 构】
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天津大学管理学院,天津市环境保护科学研究院
【基金项目】
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天津市社科基金项目——区域循环经济发展模式与企业逆向物流管理研究(TJW04-BJ11)
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城市用水需求预测是涉及到诸多要素的复杂系统预测问题。为了减少简单外推法预测所带来的误差,通过在训练BP神经网络时自动调整学习步长和添加动量项修正神经单元之间的权重,既提高了神经网络的收敛速度,又抑制了神经网络限于局部极小现象的发生;然后使用改进的BP神经网络寻找多元回归预测、径向基函数(RBF)神经网络和改进BP神经网络3个单项预测的最佳组合,来综合各项独立预测所包含的信息,并以条件假设按照参考、高、低3个方案预测分析某城市的用水需求情况,说明这种基于人工神经网络的组合预测方法在预测城市用水需求量时是一个
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