等維新息徑向基神經網絡模型在需水預測中的應用

隨著人口的增加和經濟社會的發展, 人類社會對水資源的需求不僅在數量上日漸增加, 而且在質量上漸趨嚴格。由于天然水資源時空分布不均、自然條件的變遷和人類活動對水資源的破壞及污染,水資源短缺、水災害加劇、生態環境惡化等問題日趨嚴重, 水資源供需矛盾更加突出, 科學配置和嚴格管理水資源勢在必行。需水預測是水資源配置和管理的基礎, 因此進行合理、有效、精確的需水預測就顯得尤為重要。一般采用單周期( 或單步) 預測與多周期( 或多步) 預測描述有效預測周期的長短。如果根據建立的預測模型對即將發生的未來一個時段的需水量進行預測即為單周期預測; 同理對未來多個時段的需水量進行預測即為多周期預測。目前國內外應用于需水預測研究的模型和方法很多, 但是對于資源規劃而言, 規劃期一般都達到幾年甚至幾十年,這就需要從各種模型和方法中選擇合適的多周期預測模型。然而一般來說, 隨著預測周期的增加, 前幾個預測周期的誤差會累積并在下一個預測周期放大,因此尋求合適的多周期預測模型有著重要的現實意義。