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区域工业用水量非线性预测模型的优选
第39卷第12期 天津大学学报 V01．39No．12
of Dec．2006
2006年12月 JournalTianjinUniversity
区域工业用水量非线性预测模型的优选
王晓玲1，孙月峰1，梅传书2，李松敏1
(1．天津大学环境科学与工程学院，天津300072；2．水利部海河水利委员会，天津300170)
摘要：针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性，将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中，通过
计算输入因子和输出因子之间的相关系数，并根据相关程度来确定输入因子，同时利用遗传算法优化BP神经网络
的权值和阂值的方法，建立了改进BP神经网络模型．将该模型应用于永定河山区工业用水量预测中，通过和传统
非线性回归法进行比较，结果表明改进BP神经网络拟合和预测精度均较高．改进BP神经网络法的平均相对误差
m3．预测结果可为水资源
达到1．4l％，预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3．63×108m3和4．46×108
规划和管理提供依据．
关键词：工业用水量；预测；改进BP神经网络；非线性；优选模型
中图分类号：TU991．31文献标志码：A 文章编号：0493-2137(2006)12—1399·06
NonlinearModelfor Industrial
Preferred Predicting
DemandofDistrict
Water
WANG
Xiao—lin91，SUNYue．fen91，MEIChuan．shu2，LISong-minl
ofEnvironmentScienceand
(1．School University，Tianjin300072，China；
Engineering，Tianjin
2．HaiheRiverWater ofWater
Commission，MinistryResources，Tianjin300170，China)
Conservancy
modelwas whichcorrelationwas to
Abstract：TheBPneuralnetwork
improved built，in analysisadopted
onthecorrelationcoefficientof and waschosen．
choose input outputgene，theinputgene
inputgene．Based
The wasusedto the andthresholdsofBPneuralnetwork．Themodelwas
geneticalgorithm optimizeweights ap—
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