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基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。 相似文献
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【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16%和2.16%,均方根相对误差为1.53%,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34%,3.08%和1.99%。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2014,(2)
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。 相似文献
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用灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和证据理论相结合而成的灰色证据神经网络模型,对山东枣庄区域地下水位进行预测。基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出;再用BP神经网络输出作为证据理论基本可信度分配函数,使用D-S理论将信息进行二次融合;并用地下水位实测数据对模型进行验证。结果表明,预测模型具有可行性和实用性,为生态农业规划发展提供了科学依据。 相似文献
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《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2014,(3)
针对提高模型的拟合效果问题,在建模的基础上,提出一种新的模型参数估计方法。结合组合预测的思想,利用BP神经网络预测算法对改进后的灰色模型做进一步的优化修正。该模型充分结合了灰色系统和人工神经网络的各自优势,弥补了单一模型预测精度低的特点,适当扩大了模型的应用范围。 相似文献
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灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应甩 总被引:2,自引:1,他引:1
洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容.应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN).以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型.预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的. 相似文献
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入境游客量是衡量地区旅游发展的重要指标之一,准确的旅游需求预测可以为旅游规划提供参考依据。本文根据浙江省2001-2011年接待入境旅游游客量及其他相关统计数据,运用BP神经网络法、GMDH模型、逐步回归分析与BP神经网络组合预测法以及BP神经网络与GMDH模型组合预测法,基于影响因子要素对入境游客量进行预测分析。实验证明BP神经网络与GMDH模型组合预测法具有较强的预测优势。 相似文献
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针对神经网络输水目标模型输出的不稳定性,提出采用神经网络与证据理论相结合的输水目标(BPDS)模型。采用BP神经网络输出作为基本可信度分配函数,使用D-S理论将信息进行二次融合。并用输水实测数据对模型进行验证,结果表明预测模型具有可行性和实用性,为塔里木河流域水资源的合理利用以及水权目标管理提供了科学依据。 相似文献
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由于影响换热器污垢热阻的因素较为复杂,对其预测比较困难.针对这种情况,提出了利用灰色神经网络预测方法对污垢热阻进行预测.本文用一种灰色理论算法改进模型和RBF神经网络分别对换热器污垢热阻值进行预测,并对预测结果进行最优组合,同时给出了预测曲线.结果表明与GM(1,1)模型相比较,灰色神经网络组合模型(GMNN)预测精度更高,可以较准确地预测污垢热阻随时间的变化趋势. 相似文献
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基于BP神经网络的塔里木河月流量预报研究 总被引:7,自引:1,他引:6
对水文历史数据采用规格化方法处理后用BP神经网络模拟训练,建立了神经网络预报模型,并应用实例验证神经网络模型,结果表明运用该神经网络模型预测具有可行性和实用性。月流量预报研究可为塔里木河流域水资源的合理利用以及水权目标管理提供科学依据。 相似文献