| 基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测 |
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| 引用本文： | 景亚平,张 鑫,罗 艳.基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2011,39(7):229-234. |
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| 作者姓名： | 景亚平 张 鑫 罗 艳 |
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| 作者单位： | 西北农林科技大学 水利与建筑工程学院;西北农林科技大学 水利与建筑工程学院;西北农林科技大学 经济管理学院 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(“863”计划)项目(14110209)；国家重大科技支撑计划项目(2006BAD11B05)；西北农林科技大学博士科研启动基金项目(01140504)；西北农林科技大学科研专项(08080230) |
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| 摘 要： | 【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。
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| 关 键 词： | 需水量 灰色神经网络 马尔科夫链 组合预测模型 |
| 收稿时间： | 2010/11/29 0:00:00 |
Forecasting of urban water demand based on combining Grey and BP neural network with Markov chain model |
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| JING Ya-ping a,ZHANG Xin a,LUO Yan b.Forecasting of urban water demand based on combining Grey and BP neural network with Markov chain model[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2011,39(7):229-234. |
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| Authors: | JING Ya-ping a ZHANG Xin a LUO Yan b |
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| Institution: | JING Ya-ping a,ZHANG Xin a,LUO Yan b(a College of Water Resources and Architectural Engineering,b College of Economy and Management,Northwest A&F University,Yangling,Shaanxi 712100,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | water demand Grey neural network Markov chain combination forecasting model |
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