贝叶斯神经网络在城市短期用水预测中的应用

发布时间：2019-02-12 18:29

【摘要】：严格水资源管理制度实施的背景下,短期用水量预测对城市供水系统调度的作用日益显著。在分析日用水量时序演化规律及随机性影响因素的基础上,以前7天每日用水量、日最高温度、当月用水量占全年比、日降水量、节假情况作为短期用水量预测指标,构建了BP神经网络城市短期用水量预测模型,并利用贝叶斯正则化对BP神经网络进行优化。将两种模型应用于广州市某自来水公司进行对比验证,结果表明,贝叶斯神经网络预测模型与BP神经网络预测模型的平均绝对百分比误差分别达0.87%与1.85%,经贝叶斯正则化的BP神经网络模型泛化能力更强,精度提高了约0.98%,更符合城市短期用水量预测的高精度要求。
[Abstract]:Under the background of strict implementation of water resources management system, short-term water consumption forecasting plays an increasingly important role in urban water supply system scheduling. Based on the analysis of the time series evolution law of daily water consumption and the influencing factors of randomness, the daily water consumption, daily maximum temperature, the proportion of monthly water consumption to the whole year, the daily precipitation, and the time saving are used as short-term water consumption prediction indexes. The short-term water consumption prediction model of BP neural network is constructed, and the BP neural network is optimized by Bayesian regularization. The results show that the average absolute percentage error of Bayesian neural network prediction model and BP neural network prediction model are 0.87% and 1.85%, respectively. The BP neural network model based on Bayesian regularization has stronger generalization ability and higher precision about 0.98, which is more in line with the high precision requirement of urban short-term water consumption prediction.
【作者单位】： 中国航天系统科学与工程研究院;水利部水资源管理中心;
【基金】：国家自然科学基金(U150120175)~~
【分类号】：TV213

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2420675