基于神經網絡優(yōu)化組合的供水預警機制——合川區(qū)供水水量預警機制的研究.pdf

1、隨著社會經濟的迅速發(fā)展，人們對水資源的要求和依賴程度越來越高。由于人類社會在高速發(fā)展過程中對水資源的掠奪式開采和不合理使用，加之水資源自身的有限性和不均勻性，使得水資源的供需矛盾日益加劇，水生態(tài)遭到嚴重破壞，水資源安全問題日漸重要。
　　 作為水資源安全重要組成部分的供水安全是維系城市正常運作的最基本的保障。供水水量的變化和供水水質的變化是城市供水安全系統(tǒng)預警中需要考慮的最主要因素，本文在綜合分析借鑒相關法律法規(guī)及大量文獻資料的

2、基礎上，提出了建立以一次移動平均預測、多元線性回歸預測、一次指數平滑預測為基礎的基于神經網絡優(yōu)化組合的供水預警機制。
　　 本文以重慶市合川區(qū)為例，主要的研究內容如下：
　　 首先在對各種已有預測模型的分析以及對BP神經網絡的研究的基礎上，提出了基于神經網絡優(yōu)化組合供水模型的預測方法。
　　 其次在對各種已有預測模型的分析以及對BP神經網絡的研究的基礎上，提出了基于神經網絡優(yōu)化組合供水模型的預測方法。
　　

3、 然后在分析比較各種常用預測模型的基礎上，結合合川區(qū)現有用水資料情況，選擇建立了以一次移動平均預測、多元線性回歸預測、一次指數平滑預測模型為基礎的神經網絡優(yōu)化組合預測模型。神經網絡優(yōu)化組合預測模型可以有效的防止單一模型的預測偏差，預測精度比較高，預測效果比較好，特別是在歷史數據比較準確的情況下，用組合預測模型預測的供水量比較接近實際用水量的值。
　　 最后結合重慶市合川區(qū)現有年供水量資料，建立了基于BP神經網絡的年供水量預測模