基于BP网络的全国需水量预测研究

多种bp网络大型例题

第3 1卷第 9期 20 0 9年 9月

Vo . 1 31, o. N 9 Sp 2 0 e ., 0 9

YELL OW RI VER

【资源】水

基于 B P网络的全国需水量预测研究 霍金仙,郭永,刘文先 (. 1天津大学化学工程研究所,天津 30 7 2大同大学化学与化工学院, 00 2; .山西大同 07 0 3 09; 3大同供电分公司试验所,山西大同 0 70 ) . 30 8

要:用B采 P算法设计预测系统对 18 90年、93年、9 7~ 0 3年全国生活用水量、业用水量、业用水量进行了 19 19 2 0农工

预测,并与实际用水量数据比较,测结果准确有效。用该系统预测了 2 1预 0 0年、00年、0 0年全国用水量。结果表 23 25 明,国未来几十年用水总量不会有大的增长,人口继续增加的情况下,继续保持当前的水平。我在将

词:B P算法;需水量;预测 文献标识码: A d i1. 99 ji n 10—39 20 .9 06 o:0 3 6/.s .0 017 .0 90 .2 s

中图分类号:T 23 4 V 1 .

长期以来,国对需水量的预测一直过于“前”结果明我超, 显偏大…。因此,科学准确地预测我国各行业需水量,对水利工程建设具有现实意义。 人工神经 ( akPoaao,B ) B c rpgtn P网络具有以任意精度逼 i近任意的非线性函数的映射能力,在水利、电力、工等领域得化 到了广泛应用。金建华等基于 B P神经网络构建城市的需水量模型,并验证了其可行性。笔者依据《国统计年鉴》、中

( )用 b、以及计算输出层各单元的输入 1激活 4 i (值 )然后通过激活函数计算输出层各单元的响应 c:, c f = )其中 P

() 4

2=∑+ 元的校正误差:

(:一 )£ 1, 2 q

( 5 )

( )用希望输出模式 、 5网络实际输出 c计算输出层各单 d= c(一c) 1一c) Y ( () 6

《中国水资源公报》 2和《 1世纪中国可持续发展水资源战略研究》咨询项目中的综合报告预测国民经济和社会发展需水量, 为水资源的政策研究提供较为准确的资料。 采用 B P网络设计 3层网络

需水预测系统,系统通过对使我国历年来国民经济用水量及其主要影响因素数据的学习,找

( )用、 b计算中间层的校正误差: 6 d、, q =

(—J∑ 16 ) t l:

() 7

到变量间隐含的非线性关系,成高度复杂的输入、出非线完输 性映射,我国未来需水量进行定量预测。对

( )用 d、,和计算下一次的中间层和输出层之间 7 6、 的新连接权和阈值: (, ): ( )+0 ^+1 Ⅳ d6 () 8 () 9 (+1= (Ⅳ ) N)+a d

B P神经网络需水预测模型 11 B . P网络学习算法 ( )网络状态初始化。 1用较小的随机数给各连接权、

式中:Ⅳ为学习次数。 ( )由 n、, 8 和计算下一次的输入层和中间层之间 的新连接权和阈值: ( _ v+1: W N)+Ⅱ ), ( ,

及阈值、置初值, i=12…,=12…,£,,,;,, n,, P;=12… g k= 1,· m。 2,一,

(0 1) ( 1 1)

( )随机选取一模式对 A=[ n,,,=[ 2 o,…。] Y,

(+1= o( N ) iN)+卢 e

,,,],…,提供给网络。 ,: () 3用输入模式A连接权, 和阈值,中间层各神经元计算 的输入 S( j激活值 )然后用 s通过激活函数:, 1

() 9输入下一个学习模式对,回到第 ( )步,返 3直至训练 完模式对。

(0在 m个学习模式对中随机选取一个模式对, 1)返回到第 (), 3步直至网络全局误差小于预先设定的限定值 (网络收敛 )

) 计算中间层各单元的输出 6:,

( 1 ) () 2

或学习次数大于预先设定的数值 (网络无法收敛)。 收稿日期: 0— 0 0 2 8 1 -7 o

6 s = j )

基金项目:国家自然科学基金资助项目 2669 )山西省自然科学基金资助项目 (0705; (o8 109;西省“一五”育科学规划项目( 2o0 14 )山十教 GH— OO8。 66 )

其中

作者简介:霍金仙 (9 9 )女, 16一,山西平遥人,副教授,士,博主要研究方向为环

‘=∑ n+

() 3

境水化学。 E ma -j5 l 13 cm— i hx I@ 6 .o l

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