[发明专利]一种基于Elman神经网络的需水预测方法在审
| 申请号： | 201710600972.8 | 申请日： | 2017-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN107358294A | 公开（公告）日： | 2017-11-17 |
| 发明（设计）人： | 刘心;邓潇;李文竹 | 申请（专利权）人： | 河北工程大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 056038 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Elman神经网络的需水预测方法，该方法包括数据预处理和需水预测两部分。首先根据用水数据的波动性特征，对数据进行处理并采用EEMD方法对数据进行平稳化处理，然后采用具有动态建模能力的Elman神经网络作为预测算法，同时，采用遗传算法选取Elman神经网络的最佳连接权值和阈值，得到状态最优的Elman神经网络进行需水预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 elman 神经网络 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Elman神经网络的需水预测方法，包括数据预处理和需水预测两部分。
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