基于GA-BP神经网络与正态区间估计的需水预测 ——以邯郸市为例

• 作者: 马于航 索梅芹
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: GA-BP神经网络 正态区间估计 组合模型 区间预测
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TV213
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2284.2022.03.004

摘要

科学准确的需水量预测结果可以为城市水资源供需平衡决策提供合理依据.针对城市需水涉及因素多、历史数据样本量少、需水量具有波动性和不确定性的特点,提出了基于GA-BP神经网络与正态区间估计的组合预测模型,模型使用主成分分析法、灰色关联分析法筛选影响因子,加入遗传算法优化BP神经网络,构建GA-BP神经网络,最后引入正态区间估计,输出需水量区间预测值,利用此模型对邯郸市2019年总需水量进行模拟预测,结果表明:单一使用GA-BP神经网络的点预测结果相对误差在-6.2％～5.13％之间;基于GA-BP神经网络和正态区间估计的组合预测模型的区间预测结果相对误差在-1.01％～0.004％之间,可见基于GA-BP神经网络与正态区间估计的组合预测模型更稳定、更准确,更接近邯郸市实际需水状况,该组合模型可作为邯郸市需水量预测的一种方法.