粒子群算法在城市需水预测模型中的应用

需水预测是确定城市水资源规划和管理决策的重要依据,其预测精度受到诸多因素的影响,具有较大的不确定性和模糊性。作为一种新型集群智能进化算法,粒子群优化算法具有容易理解,易于实现,不要求目标函数和优化条件可微等特点,十分适合应用于非线性模型参数的拟合问题中,因此本文将其引入需水预测领域,用来拟合需水预测指数模型中的参数并应用两篇文献中的实例检验建立的模型。检验结果表明,相对于复杂模型,用粒子群算法拟合该模型不仅容易实现而且具有更高的预测精度,因此在需水预测中有很强的适用性。