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介绍了城市日用水量预测的BP神经网络方法,分析了日用水量的变化规律和影响因素.以每日最高温度、最低温度、晴雨情况、星期及前一日用水量为输入节点,预测日用水量为输出节点,建立了日用水量预测神经网络模型,编制出预测模型的计算机程序.通过实测数据进行了模型检验,对预测结果进行了分析.
城市日用水量预测的神经网络方法
【摘 要】
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介绍了城市日用水量预测的BP神经网络方法,分析了日用水量的变化规律和影响因素.以每日最高温度、最低温度、晴雨情况、星期及前一日用水量为输入节点,预测日用水量为输出节
【机 构】
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沈阳建筑工程学院市政与环境工程学院
【出 处】
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沈阳建筑工程学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2004年02期
【基金项目】
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辽宁省教育厅资助项目
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