作者：牟天蔚; 蒋白懿; 沈丹玉; 赵明深度信念网络模型深度学习框架symlets小波日供水量
摘要：供水量预测是建立管网水力模型的前提,为提高供水管网模型精度,提出一种基于深度学习框架的小波深度信念网络(SW-DBN)时间序列模型。该模型首先通过Symlets小波对日供水量数据进行分解,然后将各分解项分别导入SW-DBN时间序列模型中进行训练,最后利用训练的模型进行预测。以新开河2014—2015年日供水量为训练数据,2016年1月1—7日供水量为测试数据,导入该模型进行预测。依据该测试方法对其后200d的供水量进行预测,结果表明:该模型用于日供水量预测比深度信念网络模型及传统BP神经网络模型精度高,相对误差均小于5%,是一种有效的方式。
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