基于RBF神经网络的城市需水量预测——以济南市为例

以济南市需水量为研究对象,运用径向基函数（RBF）神经网络建立预测模型,用1996—2008年13年济南市需水量数据,分析影响需水量的因素,确定多个关键因子,以Matlab为平台实现网络的训练,然后对2009年--2011年3年需水量进行预测检验。结果表明：预测相对误差较小,预测结果和实际情况吻合较好,可以对济南市未来规划年的需水量进行预测。在研究结果基础上,结合本文成果与出现的问题,对需水量预测方法等方面进行了探讨与展望,为以后需水预测研究提供一定的参考依据。