摘要
通过收集静宁县2013—2023年供水量和用水量资料,采用BP(Back Propagation)神经网络预测模型,对供水量数据进行迭代训练处理,构建了能够反映系统演化趋势的微分方程。利用MATLAB软件编写了专门的代码程序,对BP神经网络预测模型进行了高效求解和运算。结果表明:(1)静宁县2013—2023年的平均供水量为3542万m^(3),供水以地表水为主,用水以农业用水为主;(2)根据BP神经网络迭代训练结果,训练集百分比误差为-0.12~0.08,测试集百分比误差为-0.14~0.12,预测模型模拟效果良好;(3)经过BP神经网络预测模型预测,静宁县2024—2028年的供水量预测值分别为3068万m^(3)、2943万m^(3)、2959万m^(3)、3233万m^(3)和3242万m^(3),平均供水量为3089万m^(3),静宁县2024—2028年供水量为减少的趋势,变化趋势不明显。
出处
《甘肃水利水电技术》
2024年第11期17-20,共4页
Gansu Water Resources And Hydropower Technology
基金
2022年甘肃省水利科学试验研究及技术推广项目(22GSLK054)。
作者简介
王春晖(1990-),男,甘肃天水人,工程师,学士,主要从事水文地质勘查、地热资源勘查、地质灾害防治、生态环境保护及水文水资源研究,E-mail:1217320057@qq.com。
