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基于神经网络方法和支持向量机的西安市水资源需水预测

2013-06-20分类号:TV213.4

【作者】赵晶  赵一新  黄强  
【部门】西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室  黄河水利委员会水文局  河南省水利勘测设计研究有限公司  
【摘要】【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划管理提供理论依据。【方法】建立基于神经网络方法和支持向量机的需水量预测模型,以西安市需水预测为例,对2种预测模型的预测结果进行了比较。【结果】利用建立的径向基函数神经网络需水预测模型,得到西安市2010和2020年的需水量分别为32 485.65,48 180.43万m3;采用支持向量机模型能全面考虑影响需水预测的各种因素,预测西安市2010和2020年的需水量分别为32 488.03,48 184.41万m3。【结论】基于神经网络方法和支持向量机方法的需水量预测模型均可全面反映需水量的变化规律,两者预测结果十分接近,均可用于需水量的精确预测。
【关键词】需水量预测  神经网络方法  径向基函数  支持向量机  西安市
【基金】国家自然科学基金项目(50709027); 陕西省教育厅专项(07JK325); 水利部公益基金项目(2007SHZI-19)
【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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