神经网络方法在用水量预测中的应用  

The Application of Neural Network Method in Water Quantity Predicting

作　　者：赵红领[1] 沈丽丽[2] 张杲[1] 刘孟旭[1] 

机构地区：[1]郑州大学信息工程学院,河南郑州450052 [2]河南教育学院化学系,河南郑州450014

出　　处：《河南教育学院学报（自然科学版）》2004年第1期53-56,共4页Journal of Henan Institute of Education(Natural Science Edition)

摘　　要：采用自适应变步长的后向传播算法 (ABPM)构建了一个人工神经网络用水量预测模型。分别取一部分历史数据作为训练样本和测试样本 ,用训练样本对网络进行训练 ,然后用测试样本对模型进行评估。结果表明该模型收敛速度较快 ,预测精度高 ,为用水量预测提供了一种新的方法。The following paper constructs a artificial neural network - named water quantity predicting model,using automatically adapting and step-self-changing back propagation method(ABPM).We take a part of the historical data from a tap water supplying enterprise as the training data and the other part as testing data.We train the network using the training data and then estimate the model using the testing data.The result of our experiment indicates that the model converges fast relatively and has a higher precision.The model proposes a new mothed for water quantity predicting.

关 键 词：用水量预测 自适应变步长 后向传播算法 人工神经网络 ABPM 

分 类 号：TU991.31[建筑科学—市政工程] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]