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基于HMM和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的用水行為識(shí)別
關(guān)鍵詞：居民用水 行為識(shí)別 hmm模型 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：在當(dāng)前水資源短缺以及用水量不斷增加的背景下,識(shí)別農(nóng)村居民用水行為,對(duì)于農(nóng)村地區(qū)居民用水安全和管理、緩解水資源短缺具有重要的意義。為此,提出了一種隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation,BP)相結(jié)合的組合模型,模型綜合了BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)秀的分類識(shí)別能力和HMM強(qiáng)大的時(shí)域建模能力的優(yōu)點(diǎn)。該模型首先為居民用水行為的6個(gè)事件分別建立1個(gè)HMM,然后計(jì)算各個(gè)模型的最佳狀態(tài)的輸出概率,再將此概率和期望輸出共同訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最后選取測(cè)試數(shù)據(jù)和已建立的組合模型進(jìn)行匹配,得到識(shí)別結(jié)果。研究結(jié)果表明:該組合模型在用水行為識(shí)別準(zhǔn)確度上比單獨(dú)應(yīng)用HMM模型高8.78%,比單獨(dú)應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高8.92%,具有一定的應(yīng)用價(jià)值。
水資源與水工程學(xué)報(bào)雜志要求:
{1}應(yīng)設(shè)計(jì)合理，具有自明性，按照文中出現(xiàn)順序依次列于正文之后，說(shuō)明性文字置于圖表下方。
{2}稿件應(yīng)有題名、摘要、關(guān)鍵詞、參考文獻(xiàn)及注釋。并附題名、摘要、關(guān)鍵詞的英文譯文與作者簡(jiǎn)介（姓名、性別、出生年月、職稱、學(xué)位、研究方向、聯(lián)系電話、郵編）。
{3}參考文獻(xiàn)確系親自閱讀，核對(duì)無(wú)誤，并提供摘要便于核對(duì)。
{4}來(lái)稿請(qǐng)署明作者姓名、出生年、性別、民族（漢族可省略）、籍貫、學(xué)位、職稱、工作單位、詳細(xì)通信地址、郵政編碼、聯(lián)系電話、電子信箱等。
{5}引言概述有關(guān)理論依據(jù)、研究思路、試驗(yàn)基礎(chǔ)及國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀，并明確說(shuō)明研究的具體目的、新穎性或特點(diǎn)。
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