本文主要研究内容
作者徐继红（2019）在《基于改进主成分分析法的城市需水量预测》一文中研究指出：为提高城市需水量预测精度,提出了基于主成分分析和长短时记忆神经网络的城市需水量预测模型。本文利用该模型对新疆阿克苏市城市需水量进行验证。结果表明:与BP神经网络等模型相比,该模型具有良好的预测性能和泛化能力,能够满足城市需水量精确预测的需要,可以为干旱区城市水资源精准调控提供参考。
Abstract
wei di gao cheng shi xu shui liang yu ce jing du ,di chu le ji yu zhu cheng fen fen xi he chang duan shi ji yi shen jing wang lao de cheng shi xu shui liang yu ce mo xing 。ben wen li yong gai mo xing dui xin jiang a ke su shi cheng shi xu shui liang jin hang yan zheng 。jie guo biao ming :yu BPshen jing wang lao deng mo xing xiang bi ,gai mo xing ju you liang hao de yu ce xing neng he fan hua neng li ,neng gou man zu cheng shi xu shui liang jing que yu ce de xu yao ,ke yi wei gan han ou cheng shi shui zi yuan jing zhun diao kong di gong can kao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自水资源开发与管理的徐继红，发表于刊物水资源开发与管理2019年03期论文，是一篇关于城市需水量论文,预测论文,主成分分析论文,神经网络论文,水资源开发与管理2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自水资源开发与管理2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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