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隨著現(xiàn)代居民居住地愈發(fā)集中，供水管網(wǎng)規(guī)模不斷擴(kuò)大，水資源供給面臨著新的困難和挑戰(zhàn)。其中包括水資源調(diào)度時(shí)的動(dòng)態(tài)變化、管網(wǎng)的突發(fā)故障、水資源的不可控流失以及多目標(biāo)和計(jì)算量龐大等問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因擁有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和泛化能力而被廣泛應(yīng)用于水資源預(yù)測問題中，但其也存在收斂速度慢、容易陷入局部極值的問題。群智能算法作為一種尋優(yōu)算法，具有操作簡單、收斂速度快、全局尋優(yōu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。為提髙BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水資源預(yù)測方面的收斂速度和預(yù)測精度，提出一種基于改進(jìn)鯨魚算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水資源需求預(yù)測模型，通過改變鯨魚優(yōu)化算法收斂因子的計(jì)算方式以及増加慣性權(quán)重來加強(qiáng)算法的尋優(yōu)廣度和精度，再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用改進(jìn)的WOA算法輸出的最優(yōu)權(quán)值、閾值作為初始參數(shù)值訓(xùn)練模型。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，改進(jìn)的WOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比傳統(tǒng)WOA-BP方法在收斂速度和預(yù)測精度方面都有更優(yōu)的表現(xiàn)。
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