黄河流域需水量预测的GRNN模型研究

黄河流域工业、农业和生活需水量受多种因素影响,需水量与影响因素之间存在复杂的非线性关系。在分析现有预测模型和方法不足的基础上,介绍了广义回归神经网络的原理和结构,并将GRNN应用于黄河流域需水量的预测。预测结果与遗传BP预测模型接近,表明模型合理正确,可为黄河流域水资源规划管理和优化配置以及调控提供依据,而且相对遗传BP预测模型,广义回归神经网络模型具有网络稳健、训练速度快、易于实现等特点。