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水利工程论文-等维新息水资源消费BP模型.doc

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水利工程论文-等维新息水资源消费BP模型.doc

水利工程论文-等维新息水资源消费BP模型摘要:水资源消费量的预测涉及许多因素和条件,根据城市水资源消费变化特点,选取能充分体现城市用水量变化规律的等维新息数据文件,建立城市水资源消费量预测的等维新息BP神经网络模型。经实例验证模型预测误差小,可满足水资源规划等工作需要。关键词:BP神经网络水资源消费预测1前言水资源消费量预测是合理开发利用水资源的主要内容之一,其值将直接影响城市发展规划与建设计划。随着我国城市化进程的加快,由此带来的城市需水的增长与水资源短缺的矛盾日益明显。因此,在基于可持续发展的区域水资源规划中,城市水资源消费量是一个不可或缺的重要参数[1]。城市水资源消费量的预测涉及许多因素和条件,如水资源状况、环境特性、气候条件等自然因素,以及国家建设方针、政策,国民经济计划,社会经济结构,科学技术水平,经济发展速度,人民生活水平,人口控制计划,水资源利用技术状况等诸多方面。常用的用水量预测方法可分为两类[2],一类是解释性预测方法,即找出被预测量的各影响因素,建立回归分析模型;另一类是时间序列分析方法,它是依据被预测量的历史观测数据,通过序列分析,找出其顺序变化规律。但两类方法各有优缺点[3]。近年来,人工神经网络理论迅速发展,并在模式识别、评价、预报等领域广泛应用。本文应用人工神经网络中比较成熟的BP网络理论[4],结合灰色理论中的等维新息建模思想[5],建立水资源消费量预测模式。2BP网络的结构及基本原理人工神经网络BP(Back-Propagationnetwork)模型是一种由非线性单元组成的前馈网络,多输入单输出网络结构示意图见附图。典型的BP网络由输入层、隐层和输出层构成,其中各层节点间以权值W形式连接,θ为预先设定的节点阈值。BP网络的输入输出采用单调上升的非线性变换Y=1/(1+e-x),连接权的算法用有教师的δ学习律,即用已知例子作为教师,对网络的权进行学习,设Xpi,Tp(p=1,2,…,P;i=1,2,…,n)为已知的输入、输出的例子,Xpi,Tp为n维和一维矢量,Tp=(T1,T2,…,Tp)T,Xpi=(Xp1,Xp2,…,Xpn)T,把Xpi作为神经元的输入,在权的作用下可算出实际神经元网络的输出Yp(Y1,Y2,…,Yp),在Tp与Yp之间存在一个差的平方和E(误差),BP网络的学习就是通过调整权值,使得每一次样本训练误差E最小

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