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。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 计算机软件及计算机应用
收录：知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏
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
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
