供水技术
供水技術
공수기술
WATER TECHNOLOGY
2010年
3期
28-30
,共3页
径向基函数%神经网络%城市用水量%预测模型
徑嚮基函數%神經網絡%城市用水量%預測模型
경향기함수%신경망락%성시용수량%예측모형
以城市用水人口和城市生产总值作为输入向量,年用水量数据作为目标向量,建立了径向基函数神经网络并对城市用水量进行预测.采用不同的扩展速度,预测误差不同.当扩展速度spread=1时,预测数据与实际数据的相对误差均小于0.05%,取得了很好的预测效果,说明采用径向基函数神经网络模型预测城市用水量的方法是可行的.
以城市用水人口和城市生產總值作為輸入嚮量,年用水量數據作為目標嚮量,建立瞭徑嚮基函數神經網絡併對城市用水量進行預測.採用不同的擴展速度,預測誤差不同.噹擴展速度spread=1時,預測數據與實際數據的相對誤差均小于0.05%,取得瞭很好的預測效果,說明採用徑嚮基函數神經網絡模型預測城市用水量的方法是可行的.
이성시용수인구화성시생산총치작위수입향량,년용수량수거작위목표향량,건립료경향기함수신경망락병대성시용수량진행예측.채용불동적확전속도,예측오차불동.당확전속도spread=1시,예측수거여실제수거적상대오차균소우0.05%,취득료흔호적예측효과,설명채용경향기함수신경망락모형예측성시용수량적방법시가행적.
