基于多分辨BP神经网络的城市日供水量预测模型

鉴于BP神经网络预测城市日供水量的不足,提出了基于多分辨BP神经网络预测模型。通过离散小波变换将日供水量序列的复杂特性转化为不同尺度下的单一特性,并分别进行BP神经网络预测。针对日供水量的混沌特性,对其进行相空间重构,重构后的时间序列为网络输入。应用实例表明,与单一BP神经网络相比,多分辨BP神经网络可更好地反映序列细节和变化特性,具有更高的预测精度,平均绝对百分比误差为1.481%。