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基于PSO-GRNN方法的城市用水量短期预测
PSO-GRNN方法 泛化能力 城市用水量 预测模型
2013/9/26
鉴于城市用水量短期预测中传统的神经网络训练易陷入局部极小点、收敛速度较慢等问题，采用具有全局随机优化思想的PSO算法对GRNN神经网络径向基函数的扩展速度进行优化，提出了城市用水量的PSO-GRNN神经网络预测方法。根据某市日用水量的实测数据进行建模和预测，通过与最小二乘模型、核估计模型、局部线性估计模型的模拟效果进行对比表明：PSO-GRNN网络具有较强的自适应能力和泛化能力，能够有效地提高用水...