[00001372]一种基于GRNN组合模型的城市日供水量预测方法
技术详细介绍
本发明涉及一种基于GRNN组合模型的城市日供水量预测方法，属于预测、城市企业供水系统的优化调度领域。本发明可以利用历史运动规律来推断出系统总体运动趋势的特点及GRNN在样本数据较少的情况下对预测误差修正效果依然很好的优势，将混沌理论局域法与GRNN神经网络有机结合，解决城市日供水量预测精度低，误差波动大等缺点，本方法能够准确预测出城市日供水量，模型收敛速度快、预测精度较高且解决了神经网络预测值随机的固有缺点，可行性强,通过本方法有助于提高城市日供水量的预测精度，可为运行工况模拟和供水系统调度决策提供依据与技术支持。
