模糊理论驱动的城市用水量预测方法研究与ANFIS应用

本文主要探讨了"基于模糊理论的城市用水量预测方法"这一重要议题，由刘洪波、邓特刚和张红伟三位作者共同完成，他们分别来自天津大学环境科学与技术学院和天津工业大学。城市供水管理中的用水量预测是关键环节，它要求预测方法不仅易于操作，而且具有高度的准确性。为了满足这些需求，研究者们结合了模糊推理系统和神经网络的优势，提出了一种新的预测方法——自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System，简称ANFIS）。 ANFIS的特点在于，它能够从数据样本中自动学习并生成模糊规则，通过混合学习算法优化隶属函数参数，从而实现快速而有效的预测。这种方法尤其注重模型的实用性和效率，将四个输入变量引入模型，全面考虑了所有主要影响因素的耦合效应。在建模和预测过程中，MATLAB软件被用来实施ANFIS算法，这使得复杂的数据处理过程得以简化，并提高了预测结果的可靠性。 本研究通过对历史数据的分析和ANFIS的运用，旨在开发出一种更为精确和简便的城市用水量预测工具，这对于水资源管理、供水规划以及节水政策制定具有显著的实际意义。通过这种方法，城市管理者可以更好地规划供水设施，避免因用水需求预测不准确导致的供水短缺或浪费，从而实现资源的高效利用和可持续发展。同时，ANFIS作为一种智能计算方法，也为其他领域的需求预测提供了新的思路和技术支持。