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时间:2020-04-24
《基于修正组合模型的包头市用水量预测分析-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第42卷第3期西北农林科技大学学报(自然科学版)Vo1.42No.32014年3月JournalofNorthwestA&FUniversity(Nat.Sci.Ed.)Mar.2O14网络出版时间:2014—02—2813:13DOI:10.13207/j.cnki.jnwa{u.2014.03.002网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/doi/10.13207/j.cnki.jnwafu.2014.03.002.html基于修正组合模型的包头市用水量预测分析冯天梅,
2、张鑫(西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712lOO)[摘要]【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水
3、重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16和2.16,均方根相对误差为1.53,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34,3.O8和1.99。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。[关键词]包头市;用水量预测;组合灰色神经网络;
4、马尔科夫链[中图分类号]TU991.31[文献标志码]A[文章编号]1671—9387(2014)03—0226—09PredictionofwaterconsumptioninBaotoubasedonamendedcombinationmodeIFENGTian—mei,ZHANGXin(CollegeofWaterResourcesandArchitecturalEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China)A
5、bstract:[ObjectivelThisstudyestablishedacombinationmodelofGreymodelandBPneuralnet—workrevisedbyMarkovchaintobetterforecastwaterconsumption.[MethodlMainfactorsinfluencingchangeofwaterconsumptioninBaotouwereanalyzedbygraycorrelationanalysis,andacombinat
6、ionmodelofGreymodelandBPneuralnetworkrevisedbyMarkovchainwasestablished.Themodelwasusedtoforecastwaterconsumptionin2009and2010inBaotou,andthemodelpredictionwascomparedwithre-suitsofGreymodel,BPneuralnetworkandcombinedGreyneuralnetwork.[ResultlWatercon
7、sumptioninBaotouwasinfluencedbypopulation,GDP,totalindustrialoutputvalue,built—upareagreenbeltcoverrate,cultivatedarea,andindustrialwaterrecyclingrate.Comparisonofwaterconsumptionin2009and2010ofBaotoupredictedbytheestablishedcombinationmodelofGreymode
8、landBPneuralnetworkrevisedbyMarkovchainandactualwaterconsumptionindicatedthattherelativeerrorswere0.169/6and2.16re—spectively,andtherelativeerrorofrootmeansquarewas1.53.TherelativeerrorsofrootmeansquareforGreymodel,BPneura1networkandcombinedGr
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