混沌局域法与神经网络组合供水量预测.pdf

城市供水量预测是城市管理中的重要任务，涉及到水资源的合理分配和调度。传统的预测方法往往难以应对供水量的非线性和非平稳性。混沌局域法和神经网络是两种在复杂系统预测中常用的现代方法，它们各有特点，可以互补不足。 混沌局域法是一种基于混沌理论的预测技术，它能捕捉到时间序列中的混沌特性，对于非线性、动态变化的数据具有较好的描述能力。混沌系统的微小扰动可能导致显著的变化，因此，通过分析混沌局域，可以揭示数据中的潜在规律，用于初步预测。 神经网络则是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，特别适用于处理非线性关系和复杂模式识别问题。尤其是深度学习中的神经网络，如BPNN（反向传播神经网络）、RBF（径向基函数神经网络）和GRNN（广义回归神经网络），它们通过多层非线性变换，可以自动学习并提取数据的特征，对供水量进行精确预测。 组合预测模型将混沌局域法和神经网络结合，首先利用混沌局域法进行初步预测，然后用神经网络对预测结果进行修正，从而实现优势互补。这种方法既利用了混沌理论的敏感性来捕捉短期波动，又利用了神经网络的泛化能力来处理长期趋势和复杂模式。 本文提出的混沌局域法与GRNN神经网络组合模型在某市7年的实际供水量数据上进行了验证。结果表明，组合模型的预测精度优于单一模型，而且运算时间更短。混沌局域法与GRNN的组合尤其表现出高精度和高效性，这为城市供水量的预测提供了新的解决方案，有助于提高水资源管理的科学性和准确性。 混沌局域法和神经网络的组合应用为解决城市供水量预测的挑战提供了一种有效途径。这种组合模型不仅提高了预测精度，还降低了计算复杂性，对于实时监测和决策支持具有重要意义。未来的研究可以进一步探索更多类型的神经网络与混沌理论的融合，以适应不同城市、不同季节和不同环境条件下的供水需求预测。