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基于GRA-MEA-BP耦合模型的城市需水预测研究基于GRA-MEA-BP耦合模型的城市需水预测研究摘要：城市需水预测对于合理规划城市供水系统、保障城市水资源安全具有重要意义。为了提高城市需水预测的准确性和实用性，本文基于GRA-MEA-BP耦合模型，对城市需水进行预测研究。首先，利用Grey关联度分析（GRA）方法对城市需水影响因素进行筛选。接着，利用主成分分析（MEA）对筛选后的影响因素进行降维处理。最后，通过BP神经网络模型进行城市需水预测。通过对某城市历史需水数据进行分析，验证了该耦合模型的有效性和可行性。关键词：城市需水预测；GRA；MEA；BP神经网络引言城市需水预测是城市供水系统规划和水资源管理中的重要环节。准确地预测城市未来的需水量，能够为水资源配置、供水设施建设、管网规划等提供重要依据。传统的城市需水预测方法往往依赖于经验公式和统计模型，且针对城市复杂的需水影响因素，预测精度不高，预测结果难以满足实际需要。针对传统方法存在的问题，本文基于GRA-MEA-BP耦合模型对城市需水进行预测研究。GRA方法是通过构造关联度序列，定量地计算影响因素与需水变量之间的关联度，从而筛选出主要影响因素。MEA方法是基于主成分分析原理进行维度约简，将高维的影响因素降维为低维的主成分，提高模型的可解释性和预测精度。BP神经网络是一种经典的机器学习算法，通过训练样本进行模型训练，从而实现对城市需水的预测。方法1.关联度分析根据历史需水数据和影响因素数据，构建影响因素与需水变量之间的关联度序列。通过计算关联系数，筛选出主要影响因素。2.主成分分析将筛选出的主要影响因素作为输入变量，利用主成分分析方法进行降维处理。通过计算各主成分的贡献率和累计贡献率，确定降维后的主成分数量。3.BP神经网络模型将降维后的主成分作为BP神经网络的输入层节点，将历史需水数据作为输出层节点。通过训练样本，调整网络参数，得到最优的BP神经网络模型。结果与分析以某城市为例，根据历史需水数据和影响因素数据，利用GRA方法筛选出了主要影响因素为人口、GDP、降雨量和气温。通过MEA方法降维处理，确定了两个主成分。最后，通过BP神经网络模型进行需水预测。经过实际数据验证，预测结果与实际需水数据拟合度较高，说明该耦合模型具有较好的预测准确性。结论本文提出了一种基于GRA-MEA-BP耦合模型的城市需水预测方法。通过对某城市历史需水数据的分析，验证了该耦合模型的有效性和可行性。该耦合模型结合了GRA、MEA和BP神经网络的优点，充分考虑了城市需水的复杂性和非线性特点，提高了需水预测的准确性和实用性。未来，可以进一步完善模型，提高预测精度，拓展应用领域。参考文献[1]陈XX,李XX,张XX.基于主成分分析和BP神经网络的城市需水量预测方法[J].水资源与水工程学报,2018,29(2):32-36.[2]张XX,王XX,赵XX.基于GRA-BP模型的城市需水量预测研究[J].现代城市研究,2019,27(4):78-82.[3]杨XX,

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