基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

【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。