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天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2007
粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用, PP. 742-746 Keywords: 城市需水量,粒子群优化算法,人工神经网络,预测模型 Abstract: 在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(pso)对神经网络权值进行优化,建立pso-bp神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将pso-bp法与传统的bp神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低5%.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,pso-bp方法比bp方法具有更高的收敛速度和精度.
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