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RBF网络预测城市用水量模型
被引量：
5
Urban Water Consumption Forecasting Model Established by RBF Neural Network
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摘要
考虑了影响城市用水量的气温、节假日和阴晴状况等因素,利用径向基函数网络(RBF网络)建立了日用水量的动态预测模型。先用实际配水系统的用水量数据训练网络,之后用训练好的网络模型预测实际配水系统的用水量数据,结果显示预测精度良好,其残差序列的自相关系数落在95%的置信区间内。
作者
卜义惠
赵洪宾
周建华
机构地区
哈尔滨工业大学市政环境工程学院
出处
《中国给水排水》
CAS
CSCD
北大核心
2003年第8期59-60,共2页
China Water & Wastewater
基金
建设部科技项目(02-2-2.2)
关键词
城市用水量
径向基函数网络
预测模型
分类号
TU991.31 [建筑科学—市政工程]
引文网络
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中国给水排水
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