基于GA-BP神经网络的城市用水量预测

摘要

城市用水准确的预测结果,对城市供水系统的控制具有直接的影响,而良好的城市用水控制系统不仅能够提高城市各个时段的供水效率,而且对城市人民生活幸福指数有较高的影响。该文设计通过分析传统的BP神经网络对城市用水量预测容易陷入局部误差极小,预测结果存在一定误差,提出在BP神经网络的基础上通过遗传算法优化BP神经网络进行城市用水量预测。通过设计GA-BP神经网络的具体结构,对已知的城市每日时用水量数据进行网络训练和学习。结果显示该模型具有一定的精度和适用性,预测结果可用于城市供水优化调度模型。