基于遗传算法的BP神经网络在城市用水量预测中的应用

作者：严旭; 李思源; 张征

来源：计算机科学, 2017, 43(S2): 547-550.

• BP神经网络
• 遗传算法
• GA-BP
• 时用水量预测

城市用水量的准确预测对供水系统的调度、改进具有重要意义。为解决传统BP神经网络预测模型易陷入局部极小、调整权值和参数需要不断尝试等问题,选用基于生物进化理论的遗传算法(Genetic Algorithms,GA)对其优化,提出了以GA优化BP网络的算法(GA-BP)。同时,针对以往BP神经网络预测模型因输入变量选取不当导致的误差精度过低的缺点,通过分析城市时用水量变化规律,得到合适的输入变量。最后,建立预测模型并使用历史数据进行训练和仿真。将预测模型应用于深圳市某供水公司,结果表明,该网络模型在城市时用水量预测中具有可靠性和适用性。

• 单位
  华中科技大学; 自动化学院