基于神经网络的时用水量预测模型.doc

毕业论文
题目基于神经网络的时用水量预测模型
专业给水排水工程专业
班级 03(2)班
学生姓名周建强
指导教师陈磊
0607学年
基于神经网络的时用水量预测模型
姓名:周建强
班级:给排水03(2)班
指导教师:陈磊
摘要
长期以来,精确预测时用水量是实现供水系统优化调度的关键,因此一直是城市供水部门比较关注的问题。但是由于时用水量影响因素较多,时用水量预测结果很难与实际用水量较好地吻合。本文根据时用水量序列的周期性、趋势性的特点,采用具有较强非线性映射能力和较好容错性特点的人工神经网络(ANN)法建立了时用水量预测模型。实例分析结果表明,该模型具有的较高预测精度,%。与传统时用水量预测方法相比,该预测模型具有更好的预测精度。
关键词神经网络时用水量时间序列
WATER CONSUMPTION FORECAST MODEL BASED ON BP WORK
Name:Zhou Jianqiang
Major subject: Water supply and
drainage engineering
Advisers:Chen Lei
ABSTRACT

Hourly water consumption forecast is a key step to realize optimal dispatch of water work,so water works pay much attention to it. There are a lot of factors that influence the hourly water consumption, so it is difficult for the water consumption forecasting to fit the actual result well. According to the periodicity and trend of water demand series, an hourly water demand forecast model based on artificial work with the ability of high nonlinear mapping and good fault tolerance was developed. Case study shows that the model has high forecast performance, and
the average of absolutely relative error is only %. Compared with traditional hourly water forecast methods, the forecast model based on artificial work has better prediction accuracy.
Key words artificial work; hourly water consumption;
time series
目录
摘要 Ⅰ
ABSTRACT Ⅱ
第一章绪论 1
研究背景 1
国内外时用水量预测方面的研究现状 2
存在的主要问题和不足 7
本文的主要工作 7
本章小结 8
第二章神经网络介绍及其发展 9
神经网络介绍 9
神经网络的发展 9
神经网络的应用及研究方向 11
人工神经网络的特性 11
12
神经元及其特性 12
BP网络基本理论 15
BP神经网络基本原理 15
BP神经网络的数学模型 15
BP网络的训练过程 17
本章小结 19
第三章建立BP神经网络模型并预测 20
利用MATLAB建模 20
MATLAB简介 20
20
建立BP网络模型 21
实例分析 23
本章小结 26
第四章结论与展望 27
研究结论 27
研究展望 27
致谢 28
参考文献 29
第一章绪论
研究背景
随着我国城市化进程的进一步加快、城市范围的扩大、城市人口的增加、工业产值的提高以及人民生活水平的不断改善,城市供水系统的范围及规模在逐年快速扩大,供水复杂性在逐年提高,与给水系统运行调度直接相关的供水泵站、泵站内部的工作水泵及管网内部的控制