基于灰色理论与广义回归神经网络的澳门水资源需求研究

发布时间：2019-05-31 21:38

【摘要】：基于广义回归神经网络(GRNN)模型探究了澳门需水量的主要影响因素,同时基于灰色理论GM(1,1)模型研究了澳门需水量趋势。结果表明,影响澳门需水量的主要因素为:月收入中位数、人口数、本地生产总值,将这三个因素作为GRNN模型的输入时,模型的标准均方根误差为4.59%,预测结果与实际用水量的相关系数达到96.6%;基于灰色理论GM(1,1)模型的预测值与实际用水量的相对误差在6%以内,预计到2020年澳门需水量将达到1亿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.
【作者单位】： 北京师范大学环境学院;北京师范大学政府管理学院;澳门大学土木与环境环境工程系;
【基金】：澳门大学Multi-year Grant(MYRG-072) 国家自然科学基金(51278054) 国家基金委创新研究群体科学基金(51121003)
【分类号】：TV213.4

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2490029