【摘要】：基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)模型探究了澳門需水量的主要影響因素,同時基于灰色理論GM(1,1)模型研究了澳門需水量趨勢。結(jié)果表明,影響澳門需水量的主要因素為:月收入中位數(shù)、人口數(shù)、本地生產(chǎn)總值,將這三個因素作為GRNN模型的輸入時,模型的標準均方根誤差為4.59%,預(yù)測結(jié)果與實際用水量的相關(guān)系數(shù)達到96.6%;基于灰色理論GM(1,1)模型的預(yù)測值與實際用水量的相對誤差在6%以內(nèi),預(yù)計到2020年澳門需水量將達到1億m3。
[Abstract]:Based on the (GRNN) model of generalized regression neural network, the main influencing factors of water demand in Macao are explored, and the trend of water demand in Macao is studied based on the grey theory GM (1, 1) model. The results show that the main factors affecting Macao's water demand are the median monthly income, population and GDP. When these three factors are used as the input of GRNN model, the standard root mean square error of the model is 4.59%. The correlation coefficient between the predicted results and the actual water consumption is 96.6%. Based on the grey theory GM (1, 1) model, the relative error between the predicted value and the actual water consumption is less than 6%, and the water demand in Macao is expected to reach 100 million m ~ 3 by 2020.
【作者單位】： 北京師范大學環(huán)境學院;北京師范大學政府管理學院;澳門大學土木與環(huán)境環(huán)境工程系;
【基金】：澳門大學Multi-year Grant(MYRG-072) 國家自然科學基金(51278054) 國家基金委創(chuàng)新研究群體科學基金(51121003)
【分類號】：TV213.4

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2490029