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摘要
以南京市为例,利用1999-2010年的总用水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的9个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:人口、GDP、万元GDP用水量、人均水资源量、污水年排放量为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立南京市总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型,预测结果的平均误差小于0.2亿m3。
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以南京市为例,利用1999-2010年的总用水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的9个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:人口、GDP、万元GDP用水量、人均水资源量、污水年排放量为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立南京市总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型,预测结果的平均误差小于0.2亿m3。
