小波神经网络在城市供水管网水量预测中的应用

城市供水管网水量预测是保障城市供水安全和优化调度的关键环节，传统的预测方法可能无法精确应对复杂的供水系统变化。小波神经网络方法作为一种先进的预测技术，有效地结合了小波理论和神经网络的优势，为解决这一问题提供了新的思路。 小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是将小波分析的特性与神经网络模型相融合的预测模型。小波分析具有多分辨率分析的能力，可以捕捉信号在不同尺度和时间上的局部特征，而神经网络则擅长处理非线性问题和自学习功能。在城市供水管网水量预测中，小波神经网络模型利用非线性小波基作为神经元的变换函数，能够更精确地模拟和解析供水系统的动态变化。 具体来说，小波神经网络通过伸缩因子和平移因子调整小波基函数，构建出能够适应不同时间和频率特征的小波网络。伸缩因子控制小波函数的频率内容，平移因子则决定小波函数在时间轴上的位置，这样的设计使得网络能够灵活适应不同时间尺度的水量变化。通过理论上的严密算法，可以确定最优的小波神经网络结构，避免了传统神经网络结构确定的困难和陷入局部最小的风险。 在实际应用中，小波神经网络通过逐步检验算法来科学地确定网络的层数、节点数量以及连接权重，确保模型的优化和高效。这种优化过程使得网络能够在训练过程中避免过拟合或欠拟合的问题，提高了预测的准确性。 论文通过仿真对比了小波神经网络预测模型与普通人工神经网络模型的性能。结果显示，小波神经网络模型在预测精度上优于普通神经网络，且具备更强的适应能力，能够更好地应对供水量的季节性变化、突发性波动等因素的影响。这表明，小波神经网络在城市供水管网水量预测领域具有显著的优势，对于提升供水系统的运行效率和决策支持有着重要意义。 总结起来，"城市供水管网水量预测的小波神经网络方法"是一种创新的预测技术，它结合了小波分析的局部化和多分辨率特性以及神经网络的非线性建模能力，有效提高了城市供水优化调度的可靠性和实用性。通过科学的网络结构确定和优化算法，该模型在预测精度和适应性上表现出优越的性能，为解决复杂供水系统中的水量预测问题提供了一种强有力的工具。