长三角经济区水资源承载力的综合评价

运用主成分分析法对长三角经济区各分区水资源承载力进行综合评价,取得了较好的评价结果,并对水资源承载力影响因素进行分析,依此提出应对措施,可为长三角经济区的可持续发展提供佐证。     

基于主成分分析的BP神经网络对南京市水资源需求量预测

以南京市为例,利用1999-2010年的总用水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的9个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测.结果表明:人口、GDP、万元GDP用水量、人均水资源量、污水年排放量为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立南京市总需水量预测模型.模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型,预测结果的平均误差小于0.2亿m3.     

主成分回归在需水预测中的应用

城市需水量的准确预测对区域的发展具有十分重要的意义。城市需水受多重因素的影响,且这些因素大多存在较强的相关性。通过主成分分析法的计算分析,以金华市为例,采用2000-2010年的城市用水资料建立回归模型对需水量进行预测。结果表明:该模型应用于城市用水预测,其结果与当地实际情况较为吻合,模型的拟合程度和预测准确度较好。