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舒媛媛,周维博,刘 雷,董起广,李云排.基于主成分分析的BP神经网络在延安市需水预测中的应用水资源与水工程学报[J].,2012,23(6):172-175
基于主成分分析的BP神经网络在延安市需水预测中的应用
Application of BP neutral networks to water demand forcast of Yan''an City based on principle component analysis
投稿时间:2012-08-10  修订日期:2012-09-08
DOI:10.11705/j.issn.1672-643X.2012.06.041
中文关键词:  需水预测  主成分分析法  BP神经网络  延安市
英文关键词:water demand prediction  method of principle component analysis  BP neutral networks  Yan''an City
基金项目:
作者单位
舒媛媛 长安大学 环境科学与工程学院, 陕西 西安 710054 
周维博 长安大学 环境科学与工程学院, 陕西 西安 710054 
刘 雷 长安大学 环境科学与工程学院, 陕西 西安 710054 
董起广 长安大学 环境科学与工程学院, 陕西 西安 710054 
李云排 长安大学 环境科学与工程学院, 陕西 西安 710054 
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中文摘要:
      利用延安市1990~2010年的需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的10个因子进行了分析。结果表明:GDP、降雨量、居民生活用水量及生态环境用水量4个因子为影响需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,建立延安市需水量预测模型。模拟结果与实际值相吻合,并利用模型对2015年需水量进行了预测。
英文摘要:
      Taking the water demand data from 1990to 2010of Yan''an City of Shaanxi Province, this paper analyzes the main factors that influences the water resource quantity based on the principle component analysis method. The results show that GDP, rainfall, residents living water consumption and ecological environment water consumption are the primary indexes that affact the water demand. Taking the main indexes as input samples, the paper set up forcast model of water demand. The simulation results are consistent with the actual value, and use the model to predict water demand in 2015.
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