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| 基于深度信念网络的建筑物用水流量预测 | |
| 引用本文： | 姚腾辉,李峰.基于深度信念网络的建筑物用水流量预测[J].教育技术导刊,2018,17(10):36-40. |
| 作者姓名： | 姚腾辉 李峰 |
| 作者单位： | 江苏大学 计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013 |
| 摘 要： | 随着高层建筑的普及，无负压供水已成为一种重要的二次供水形态，而建筑物用水流量预测是水泵选型的重要依据。提出一种基于深度信念网络的建筑用水流量预测方法。综合利用环境、房价、水价等因素对建筑的低谷流量、普遍流量和峰值流量进行预测，进而为水泵选型提供数据支持。通过与BP神经网络方法进行对比实验，结果表明基于DBN的建筑用水流量预测方法可以较好地预测流量，优于BP神经网络的预测结果。 |
| 关 键 词： | 无负压供水 建筑用水流量预测 深度信念网络 受限玻尔兹曼机 |
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