人工神经元网络模型在城市用水量预测中的应用研究

本文针对常规城市用水量预测模型在预测中存在的盲目性大、拟合精度不高且预测容易失真的不足,引入BP神经元网络的计算方法,建立了非线性人工神经元网络预测模型:利用人工神经元网络学习理论对非线性离散参数的辨识理论对城市用水量需求预测方法进行了较为深入、系统的研究。该模型考虑了城市中众多因素对用水量需求的影响,使所建立的预测模型初步具备系统决策功能。实例预测表明,本文所建立的BP神经网络预测模型系统及其相应计算方法具有较高的预测精度和准确度,能够为城市的用水量预测提供规划依据。