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J-GLOBAL ID：202102249530121128   整理番号：21A0402030

GA-BPニューラルネットワークに基づく都市用水量予測【JST・京大機械翻訳】

Urban water consumption prediction based on GA-BP neural network

著者 (3件)： Wu Fengbo (西安科技大学 通信与信息工程学院,陜西 西安,710054) ,  Zhao Pan (西安科技大学 通信与信息工程学院,陜西 西安,710054) ,  Lv Qiantong (西安科技大学 通信与信息工程学院,陜西 西安,710054)
資料名： Xiandai Dianzi Jishu  (Xiandai Dianzi Jishu)
巻： 43  号： 8  ページ： 147-150  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4364A  ISSN： 1004-373X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市用水の正確な予測結果は,都市水供給システムの制御に直接影響し,そして,都市用水制御システムは,都市部における水供給効率を改善でき,そして,都市人民の生活幸福指数に及ぼす高い影響を持った。本論文では,従来のBPニューラルネットワークによる都市用水予測の局部的誤差が最小に陥り,予測結果が一定誤差を持つことを示し,BPニューラルネットワークに基づく遺伝的アルゴリズムによるBPニューラルネットワークの最適化により都市用水量予測を行った。GA-BPニューラルネットワークの具体的な構造を設計することによって、既知の都市の毎日の水量データに対してネットワーク訓練と学習を行う。結果は,このモデルがある程度精度と適用性を持ち,予測結果が都市給水最適化スケジューリングモデルに適用できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *ネットワーク ,  制御系 ,  給水 ,  *ニューラルネットワーク ,  *都市 ,  適応性 ,  市街地 ,  遺伝的アルゴリズム ,  予測誤差
準シソーラス用語： *逆伝播ニューラルネットワーク ,  *都市用水 ,  都市水供給 ,  水量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 水利用,その他  (RC11030Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： 都市 ,  予測