灰色神经网络耦合模型在城市需水量预测中的应用

• 作者: 傅金祥 崔伟 薛向欣 马兴冠 马志孝
• 来源期刊: 沈阳建筑大学学报（自然科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 城市需水量 BP神经网络模型 灰色模型 耦合模型
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 市政环境与工程
• 页码范围: 653-657
• 页数: 5页
• 分类号: X24
• 字数: 3149字
• 语种: 中文

摘要

目的 为了更准确预测城市用水量,弥补灰色和神经网络预测模型在中长期需水量预测中的不足.方法 采用最小方差法建立了灰色新息递补模型和新息递补BP神经网络的耦合模型即灰神经模型,并对城市需水量进行预测.结果 预测沈阳市生活需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.144%;预测沈阳市工业需水量,灰神经网络耦合模型的平均相对误差为0.19%.在模拟精度方面远远高于其他模型的模拟值,提高了预测的准确性.结论 提出了用灰色神经模型来预测城市需水量的方法,能更好地预测城市未来需水量,把影响预测的不定因素降到最低限度,具有广泛的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛向欣	东北大学材料与冶金学院	336	3113	24.0	40.0
2	傅金祥	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	331	3070	27.0	38.0
3	马兴冠	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	67	483	11.0	19.0
7	马志孝	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	5	28	3.0	5.0
8	崔伟	沈阳建筑大学市政与环境工程学院	6	35	3.0	5.0