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人工神经络法预测时用水量(1)

摘要：根据城市时段用水量序列的季节性、趋势性及随机扰动性等特点，利用人工神经络(ann)法建立了短期用水量预报模型，并采用某市时用水量的实测数据进行了建模和时用水量预测，通过与时间序列三角函数分析法、灰色系统理论预测法、小波分析法的预测结果相比较企业生产用水和公共事业用水等。同一城市在一天内的不同时段，用水量会发生显著变化。

虽然城市用水量的变化受气候、生活习惯、生产和生活条件等诸多因素的影响，变化情况也较为复杂，但通过分析不难发现：城市用水量曲线呈现三个周期性的变化，即：一天(24h)为一个周期、一星期(7d)为一个周期、一年(365d)为一个周期，并受增长因素(人口增长，生产发展)的影响。若将预测时段取为1h，则季节因素和增长因素的影响就显得十分缓慢 ，因此管时用水量的变化具有两个重要特征：随机性和周期性。

2　人工神经络模型

采用目前应用最广泛的多层前馈神经络模型(bp模型)来预测用水量。bp络由输入层、输出层及隐含层组成，隐含层可有一个或多个，每层由若干个神经元组成。最基本的三层bp神经络的结构如图1所示。隐含单元与输入单元之间、输出单元与隐含单元之间通过相应的传递强度逐个相互联结，用来模拟神经细胞之间的相互联结［1～4］。

bp神经络采用误差反馈学习算法，其学习过程由正向传播(络正算)和反向传播(误差反馈)两部分组成。在正向传播过程中，输入信息经隐含单元逐层处理并传向输出层，如果输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播过程，将实际值与络输出之间的误差沿原来的联结通路返回，通过修改各层神经元的联系权值而使误差减小，然后再转入正向传播过程，反复迭代，直到误差小于给定的值为止。

假设bp络每层有n个处理单元，训练集包括m个样本模式对(xk，yk) 。对第p个训练样本p，单元j的输入总和记为netpj,输出记为opj，则：

如果任意设置络初始权值，那么对每个输入模式p，络输出与期望输出一般总有误差，定义络误差ep：

式中?dpj——对第p个输入模式输出单元j的期望输出

可改变络的各个权重wij以使ep尽可能减小，从而使实际输出值尽量逼近期望输出值，这实际上是求误差函数的极小值问题，可采用梯度最速下降法以使权值沿误差函数的负梯度方向改变。

bp算法权值修正公式可以表示为：

式中?δpj——训练误差?

t——学习次数?

η——学习因子?

f′——激发函数的导数?

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论文出处(作者):

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