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基于比率方法和BP神经网络的柳州市工业需水量区间预测
标题：基于比率方法和BP神经网络的柳州市工业需水量区间预测
摘要：
随着城市工业的快速发展，水资源的合理利用和规划成为了一个重要的问题。本论文通过比率方法和BP神经网络，对柳州市工业需水量的区间预测进行研究。首先，利用比率方法，通过统计柳州市历年的工业需水量数据，计算出各年度的需水量相对于年平均需水量的比率，并对其进行分析。然后，利用BP神经网络，构建预测模型，通过输入相关变量，如工业总产值、工业用电量等，来预测工业需水量的上下界。最后，通过对比率方法和BP神经网络进行实证分析，验证其预测精度和适用性。
关键词：比率方法、BP神经网络、柳州市、工业需水量、区间预测
1.引言
工业需水量的预测对于水资源的合理利用和规划具有重要意义。传统的预测方法，在考虑多变量情况下，存在预测精度低、模型复杂等问题。因此，本文提出了一种基于比率方法和BP神经网络的工业需水量区间预测方法，旨在提高预测精度和准确性。
2.研究方法
2.1比率方法
比率方法是一种常用的预测方法，通过计算历史数据的比率，来确定未来需水量的预测值。首先，搜集柳州市历年的工业需水量数据，计算出各年度的需水量相对于年平均需水量的比率。然后，对比率进行分析，确定需水量的上下界。
2.2BP神经网络
BP神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络，具有较强的非线性映射能力和适应性。本研究使用BP神经网络进行工业需水量的区间预测。首先，通过搜集历史数据，构建输入-输出数据集，并进行数据预处理。然后，根据数据集训练BP神经网络模型，并利用交叉验证方法进行模型选择和优化。最后，通过输入相关变量，如工业总产值、工业用电量等，来预测工业需水量的上下界。
3.结果与讨论
通过比率方法，对柳州市历年的工业需水量数据进行计算和分析，发现其具有一定的规律性。利用BP神经网络进行工业需水量区间预测，通过交叉验证方法，选择了合适的模型，并对其预测能力进行了验证。结果显示，基于比率方法和BP神经网络的预测模型具有较高的预测精度和准确性，能够较好地预测柳州市工业需水量的区间。
4.结论与展望
本论文基于比率方法和BP神经网络，对柳州市工业需水量的区间预测进行了研究。实证结果表明，比率方法和BP神经网络均能较好地预测工业需水量的区间。未来的研究可以进一步拓展数据集，考虑更多影响工业需水量的因素，并改进预测模型，提高预测精度和准确性。
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