基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测
2011-07-10分类号:F224;F299.2
【部门】西北农林科技大学水利与建筑工程学院 西北农林科技大学经济管理学院
【摘要】【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的...
【关键词】需水量 灰色神经网络 马尔科夫链 组合预测模型
【基金】国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目(14110209); 国家重大科技支撑计划项目(2006BAD11B05); 西北农林科技大学博士科研启动基金项目(01140504); 西北农林科技大学科研专项项目(08080230)
【所属期刊栏目】西北农林科技大学学报(自然科学版)
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