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黄宇斌

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院自动化系更多>>
发文基金：水体污染控制与治理科技重大专项国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：建筑科学更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇建筑科学

主题

  • 1篇需水
  • 1篇需水量
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇日需水量
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据驱动
  • 1篇水量
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇工神经网络
  • 1篇城市
  • 1篇城市需水量
  • 1篇人工神经网

机构

  • 1篇上海交通大学
  • 1篇上海市供水调...

作者

  • 1篇赵平伟
  • 1篇黄宇斌
  • 1篇袁景淇
  • 1篇汪瑞清

传媒

  • 1篇控制工程

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
数据驱动的上海市日需水量预报建模研究被引量：2
2010年
为了提高城市供水调度的品质和效率,需要高精度的日需水量预报信息作为参考。分析影响城市需水量变化的主要因素,以近期需水量、降水及气温实测值为输入,辅以星期、节假日信息校正,采用RBF神经网络与支持向量机相结合的数据驱动建模技术,进行超前一天需水量预报研究。为了提高黑箱模型的训练效果,对数据进行一系列预处理,包括分离出历史需水量中的变化量;提取降水量的连续等级信息;非线性处理温度对需水量的影响。通过模型验证,结果表明预报误差在1%以内的占总预报天数的62.0%。
黄宇斌袁景淇汪瑞清赵平伟
关键词：城市需水量人工神经网络支持向量机
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