基于PCCs-DEMATEL指标筛选的 BP神经网络用水量预测

摘要：

以面向决策支持的用水量趋势预测为研究目标,采用从定性到定量的综合集成方法,将各指标变化率作为处理单元,运用PCCs-DEMATEL(皮尔逊相关系数-决策试验评估)方法对统计指标筛选,以BP神经网络构建预测模型,与赋权指数平滑法预测模型进行比较分析.模型在广州市的运用实例表明,基于PCCs-DEMATEL指标筛选的BP神经网络用水量预测模型可以更好地预测以年为单位的地区用水量,为水资源决策分析提供可靠的数据支撑.

关键词：BP神经网络、DEMATEL方法、皮尔逊相关系数、指数平滑法、用水量预测

分类号：S274.3;TV213(农田水利)

资助基金：国家自然科学基金重点支持项目U1501253

在线出版日期：2019-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：87-91,98