【摘 要】
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城市需水量系统具有大惯性、强耦合、非线性等特性,采用机理分析法,难以建立其准确的数学模型,导致预测效果差。鉴于此,该文将基于正交基函数的改进型极限学习机对城市需水量
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城市需水量系统具有大惯性、强耦合、非线性等特性,采用机理分析法,难以建立其准确的数学模型,导致预测效果差。鉴于此,该文将基于正交基函数的改进型极限学习机对城市需水量因子进行辨识,并利用经验模态分解方法确定网络隐含层节点数,建立了库尔勒市城市需水量预测模型。结果表明:模型有效性为0.9714,实测值与预测值的拟合关系比较理想,说明基于正交基函数的改进型极限学习机对城市需水量进行系统辨识是可行的。
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