文献类型：期刊文章

作　　者：龙志伟[1] 肖松毅[2] 王晖[2] 周新宇[3] 李伟[4]

LONG Zhiwei;XIAO Songyi;WANG Hui;ZHOU Xinyu;LI Wei(Yaohu Honors College,Nanchang Institute of Technology,Nanchang 330099,China;Jiangxi Province Key Laboratory of Water Information Cooperative Sensing and Intelligent Processing,Nanchang Institute of Technology,Nanchang 330099,China;School of Computer Information Engineering,Jiangxi Normal University,Nanchang 330022,China;School of Information Engineering,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China)

机构地区：[1]南昌工程学院瑶湖学院,江西南昌330099 [2]南昌工程学院江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室,江西南昌330099 [3]江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330022 [4]江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000

出　　处：《郑州大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61663028);江西省自然科学基金资助项目(20171BAB202035);江西省杰出青年人才资助计划项目(20171BCB23075)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：32-35

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、MR、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对南昌市未来水资源需求预测问题,提出了基于粒子群算法的水资源需求预测方法.以南昌市历史人口、经济和水量需求数据为基础,构造了线性、指数和混合预测模型,利用粒子群算法对预测模型进行优化以确定模型参数.仿真实验结果表明,3种模型都能获得较好的预测精度,其中混合预测模型效果最好,预测精度达到97. 71%.

关 键 词：群智能 粒子群算法 水资源需求 预测  优化  

分 类 号：TP18] TV213.4]