人口的增加導(dǎo)致用水量增加,一些地區(qū)仍然有供給和需求難以平衡的狀況,導(dǎo)致用水量的應(yīng)用率大幅度的下降,基于以上,合理的應(yīng)用水資源顯得尤為重要,而合理的做好需水預(yù)測和用水調(diào)度是合理應(yīng)用水資源的有效手段。校園需水預(yù)測和用水調(diào)度是近年來的熱門話題,由于校園人口十分密集,需水量又大,因此做好校園的需水預(yù)測及用水調(diào)度,可以及時(shí)的發(fā)現(xiàn)校園用水的異常,以此下達(dá)合理的用水指標(biāo),對水資源的政策進(jìn)行合理的制定,對水的供給政策進(jìn)行合理的制定,將其方法和思想應(yīng)用到其它領(lǐng)域,達(dá)到避免水資源浪費(fèi)的目的,促進(jìn)社會以及經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。針對校園用水受很多因素影響產(chǎn)生的不確定性,本文提出了基于灰色遺傳BP神經(jīng)的校園需水預(yù)測模型。首先對校園用水的數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析,找出影響校園用水的主要因素,輸入到遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,先得出點(diǎn)的預(yù)測值,根據(jù)點(diǎn)預(yù)測和實(shí)際值兩者的殘差值,以此來估計(jì)預(yù)測區(qū)間的上界和下界,區(qū)間預(yù)測能準(zhǔn)確的預(yù)測用水量在未來時(shí)段的波動范圍,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較,通過Matlab對校園的用水區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,得出的結(jié)果顯示,預(yù)測的數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)基本吻合,其預(yù)測數(shù)據(jù)的仿真的精度為90.32%,證明文章方法可行...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3-4預(yù)測模型點(diǎn)預(yù)測圖

染色體的數(shù)量越多，但是會對對之前適應(yīng)度高的個(gè)體造成破壞過程會有反復(fù)性和隨機(jī)性；但是如果選取的數(shù)值過小，新的染變?nèi)�。本文采用的變異概率�?.2。所述，遺傳算法的參數(shù)設(shè)置如表3-3所示。表3-3遺傳算法參數(shù)設(shè)置Table3-3Parametersettingofg....

圖3-5預(yù)測區(qū)間上下界曲線

第3章校園區(qū)間需水預(yù)測模型從預(yù)測值我們可以預(yù)測值圍繞實(shí)際值略有起伏，看出此模型仿比較精確的，點(diǎn)的預(yù)測方式無法對校園用水量未來的波動情況運(yùn)用區(qū)間預(yù)測進(jìn)行預(yù)測，以下我們將做此模型的區(qū)間預(yù)測。測區(qū)間上下界結(jié)果采用河北工程大學(xué)2018年4月每天的用水量作為樣本，假設(shè)置面的點(diǎn)....

圖3-6GA-BP和BP預(yù)測比較圖

第3章校園區(qū)間需水預(yù)測模型WC的值又足夠小，證明本文建立的預(yù)測模型可靠。測模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較校園區(qū)間需水預(yù)測，本文引入了灰色關(guān)聯(lián)分析方法,找到影響校，并結(jié)合遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決其無法自動尋優(yōu)和極易陷而增強(qiáng)了其穩(wěn)定性和適應(yīng)能力，通過此方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行....

圖4-5函數(shù)的平均適應(yīng)度數(shù)值變化圖

圖4-5函數(shù)的平均適應(yīng)度數(shù)值變化圖Fig.4-5Thenumericalvariationdiagramoftheaveragefitnessoffunction圖4-6函數(shù)平均適應(yīng)度數(shù)值變化圖Fig.4-6Thenumericalvaria....

本文編號：3929888