基于改进PSO-WNN模型的管网余氯预测研究

针对供水管网余氯浓度随时间序列的变化特性,采用小波神经网络模型对其变化规律进行预测分析。模型借助粒子群优化算法全局快速寻优对小波神经网络特性参数进行优化,克服预测模型网络参数选取可能存在的盲目性,增强了预测模型的全局搜索能力。研究结果表明:采用粒子群优化的小波神经网络模型,在较小数据要求的工况下能进行连续多步预测,相比常规时间序列预测在相应时间尺度内具有较高的预测精度,收敛性和稳定性也得到较明显增强。