灰色遗传神经网络模型对居民年需水量预测.pdf

"灰色遗传神经网络模型对居民年需水量预测" 本文概要介绍了灰色遗传神经网络模型在居民年需水量预测中的应用。该模型结合了灰色加权模型和BP神经网络模型，通过遗传算法对取值进行优化，并运用灰色加权模型对年需水量进行一级预测，后通过BP模型对年需水量进行二级预测。该模型相比灰色神经网络模型精度提高了0.84个百分点，比GM(1,1)模型提 高了3.08个百分点。 本文还对居民年需水量预测的相关研究进行了综述。 BP神经网络模型是目前应用最广泛的模型之一，但该模型对样本要求高，且对不同城市的 klimaatconditions和经济活动等因素的考虑不足。灰色模型虽然精准度高，但其不考虑系统内在机理，在长时间预测时，常常丢失精度。为克服这些缺点，本文提出了灰色遗传神经网络模型，结合了灰色模型和神经网络模型的优点，提高了预测的精准度。 在居民年需水量预测中，模型的选择对预测结果的影响非常大。 BP神经网络模型、灰色模型、支持向量机模型等都是常用的预测模型，但每种模型都有其优缺点。为了提高预测的精准度，模型的选择和组合变得非常重要。 本文还对灰色模型和神经网络模型的组合进行了探讨。灰色模型可以克服BP模型对样本要求高的问题，但其预测精度相对较低。神经网络模型可以提高预测的精准度，但其对样本要求高且计算复杂度高。通过组合灰色模型和神经网络模型，可以提高预测的精准度和降低计算复杂度。 本文提出的灰色遗传神经网络模型可以提高居民年需水量预测的精准度，为供水企业和城市规划提供了有价值的参考。 关键词：灰色加权模型、BP神经网络模型、遗传算法、居民年需水量预测、神经网络模型、支持向量机模型。