随着城市化的快速推进，城市供水量预测成为了城市可持续发展和水资源管理中的一个关键问题。合理的水资源调度不仅可以保障居民日常生活和工业生产的正常需求，还能有效应对干旱、洪涝等极端气候事件，减少水资源浪费。然而，由于供水量受到多种复杂因素的影响，如气候变化、人口增长、经济活动变化等，其时间序列呈现出明显的非线性和非平稳特性，使得传统的线性预测方法很难满足实际需求。因此，探索更为先进和高效的预测方法成为了亟待解决的问题。
混沌局域法是一种基于混沌理论的预测技术，其核心思想是通过研究系统的混沌行为来揭示时间序列数据的内在规律。混沌理论认为，在确定性的非线性系统中，系统行为对初始条件非常敏感，即使极小的扰动也可能导致系统输出的巨大变化。利用这一特性，混沌局域法通过重构相空间、计算关联维数以及Lyapunov指数等手段，能够捕捉到供水量时间序列中潜在的非线性动态特性，为预测提供了新的视角和工具。
神经网络，尤其是深度学习技术中的神经网络，已广泛应用于非线性关系建模和复杂模式识别。神经网络模拟人脑神经元的连接和工作方式，通过输入层、隐藏层和输出层的多层次非线性变换，具有强大的特征提取和信息处理能力。在供水量预测中，神经网络模型可以学习历史供水数据，提取出影响供水量变化的关键因素，并建立精确的数学模型，以实现对供水量的准确预测。
组合预测模型是将混沌局域法和神经网络的优势相结合的产物。该模型首先运用混沌局域法对供水量的混沌特性进行分析，进行初步的预测，以捕捉数据的短期波动和非线性特征。然后，利用神经网络的泛化能力对初步预测结果进行深度加工和修正，从而优化长期趋势和复杂模式的处理。这种方法在保持了混沌局域法对短期波动敏感性的同时，又发挥了神经网络在模式识别和非线性拟合方面的优势，实现了二者的互补。
研究者们在某市7年的供水量数据上验证了混沌局域法与广义回归神经网络（GRNN）的组合模型。结果表明，相比于单一模型，组合模型不仅提高了预测精度，还显著减少了运算时间。特别地，混沌局域法与GRNN的结合在预测精度和效率上均有出色表现，为城市供水量的预测提供了一种新的高效解决方案。该组合模型的提出，不仅对当前水资源管理具有重要参考价值，也为未来进一步探索复杂系统预测提供了新的思路。
总结来说，混沌局域法和神经网络的结合使用，为解决供水量预测中的非线性和非平稳性问题提供了一种有效的方法。这种组合模型能够更准确地捕捉供水量的变化规律，为城市水资源的合理分配和调度提供了科学依据。未来的研究可以继续深入探讨神经网络与混沌理论的更多融合方式，适应不同城市、不同季节以及不同环境条件下的供水量预测需求，从而进一步提升预测模型的准确度和实用性。通过这种综合预测方法的不断优化，最终将有助于实现水资源的高效利用和可持续管理。
