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城市污水量短时预测的混沌神经网络模型
引用本文:李晓东,曾光明,黄国和,李建兵,蒋茹.城市污水量短时预测的混沌神经网络模型[J].环境科学学报,2006,26(3):416-419.
作者姓名:李晓东  曾光明  黄国和  李建兵  蒋茹
作者单位:湖南大学环境科学与工程系,长沙,410082
基金项目:国家自然科学基金 , 国家高技术研究发展计划(863计划) , 高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划 , 广东省博士启动基金
摘    要:通过分析进水水量时间序列的非线性动力学性质,认为该时间序列具有混沌特性.在此基础上,通过相空间重构的方法建立了用于城市污水水量短时预测的混沌神经网络模型;并利用此模型对污水厂的进水水量进行短时预测,取得了较为满意的预测效果.

关 键 词:污水水量预测  混沌  时间序列  混沌神经网络模型
文章编号:0253-2468(2006)03-0416-04
收稿时间:07 13 2005 12:00AM
修稿时间:10 8 2005 12:00AM

Chaos neural network (NN) model for short-term predicting on the influent time series of WWTP
LI Xiaodong,ZENG Guangming,HUANG Guohe,LI Jianbing and JIANG Ru.Chaos neural network (NN) model for short-term predicting on the influent time series of WWTP[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2006,26(3):416-419.
Authors:LI Xiaodong  ZENG Guangming  HUANG Guohe  LI Jianbing and JIANG Ru
Institution:Department of Environmental Science and Engineering, Hunan University, Changsha 410082
Abstract:Nonlinear dynamics character of WWTP influent time series is analyzed. Then it is considered that there's a chaos in the influent time series. Based on this, a short-term forecasting chaos neural network (NN) model of WWTP influent was built by phase space reconstruction. The influent of WWTP can be short-term predicted by this model. The results indicate that a reasonable forecasting result have been achieved through such a method.
Keywords:WWTP influent Short-term forecasting  chaos  time series  chaos neural network model
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