水资源需求预测模型优化方案

(一)人工神经网络

人工神经网络是由人工神经元互连而构成的一种计算结构。它在某种程度上可以模拟生物神经系统的工作过程,从而具有解决实际问题的能力。人工神经网络具有数据处理的并行性、函数映射的高度非线性、自适应性、自学习性、自组织性、鲁棒性和容错性等特点,已成为解决许多问题的有力工具和手段,尤其是对于探索非线性等复杂现象起到重大作用。

目前,人工神经网络方法应用于水资源预测预报问题的研究有:降水预测、径流预报、水质预报、水资源供需预报等。常用的神经网络模型有BP网络、径向基函数网络等。

BP网络按有教师学习方式进行训练,当一组学习模式提供给网络后,其神经元的激活值将从输入层经隐含层向输出层传播,输出层的各神经元输出对应于输入模式的网络响应。然后按减少希望输出与实际输出误差的原则,从输出层经各隐含层最后回到输入层,逐层修正连接权。由于这种修正过程是从输出层到输入层进行的,所以称为误差反向传播算法(Error Back Propagation Training)。

基于BP网络的时间序列预测模型有以下两种:

1.单变量时间序列预测

设区域人口年变量构成单变量时间序列xi(i=1,2,…,n),它的未来值与其前面的m个值之间有某种函数关系,可描述为

将xn,xn-1,…,xn-m+1作为输入信息,xn+k作为预测期望值,利用神经网络来拟合函数关系F,并用其进行预测。预测可分为单步预测和多步预测。在预测过程中可将得到的预测值作为下一步预测的输入,进行下一步的预测。

2.多变量时间序列预测

对于区域社会经济指标,例如人口、国内生产总值、工业生产总值等p个变量的时间序列x1,i,x2,i,…,xp,i(i=1,2,…,n)如同单变量一样,认为时间序列未来值只与前面的m个值之间有某种函数关系:

利用神经网络拟合函数,并用它预测。进行多变量时间序列预测的神经网络结构同样分为两种:单步预测网络和多步预测网络。单步预测网络一次计算得到所有变量一步的预测值。多步预测网络一次计算可得到所有p个变量的k步预测结果。

BP网络算法用于区域社会经济指标的时间序列预测。选用的人口、国内生产总值、工业总产值3个时间序列,分别建立单变量时间序列预测的BP模型,预留部分数据进行精度检验。结果发现,BP网络对于样本学习效果较好,能达到很高的拟合精度,但用于预测时效果不很理想,对人口和工业总产值序列预测也有类似情况。针对这种情况,对存在明显时间增长趋势的序列或过程(非平稳过程),应先进行数据预处理,去掉其增长趋势,变换为平稳过程,然后再用神经网络建立模型进行预测。数据平稳化的方法有差分法和多项式拟合方法等。

(二)灰色预测方法

灰色预测方法是利用灰色系统原理对时间序列进行数据处理,用规律性较强的生成数列建立灰色模型,进而用此模型进行预测。这种方法可以用在缺资料、少信息条件下建模和预测,预测方法简捷实用。当预测对象的数据序列符合灰色模型的变化规律时,预测精度较高。基于灰色系统理论的GM(1,1)模型的预测即为灰色预测。

利用GM(1,1)模型进行区域水资源量预测方法可以概括为:

设区域需水量序列为:

灰色系统理论认为,对这些原始数据进行处理(灰色理论称为数据生成),就能得到随机性弱化和规律性强化的生成数列,最常用的是累加生成(AGO)和累减生成(IAGO)。经过累加生成之后的GM(1,1)模型为:

对其进行还原处理

就可以得到所需要模拟预测的区域需水序列:

(三)指标分析法(www.xing528.com)

指标分析法是根据用水量的主要影响因素变化趋势来确定相应的用水指标,从而预测出今后各时期相应的用水量。这种预测方法比较直观,简便易行,便于考虑各种影响因素的变化及政策性调整。当需水量数据序列短缺时,经常采用此方法。

需水量预测是在一定期间社会经济发展计划下进行的,如果发展计划仅给出宏观发展目标或指标如人口总数、GDP、总产量等,在进行需水量预测时,先对社会经济指标及发展规模进行规划或预测,再进行需水量预测。指标分析法将用水部门分为生活、工业、农业、环境4个用水部门,分门别类进行需水预测,区域总需水量为4个部分之合。本文将在此章第四节的水资源供需平衡模型中采用此方法,建立模型的约束条件。

1.社会经济指标预测

人口预测有比较成熟的同批人生存法或叫年龄移算模型(王桂新,2000),参见本书第一章第三节用水影响因素概述。在资料缺乏或预测精度要求不高时,人口增长预测可以采用如下公式:

式中:Pn为规划水平年预测人口总数;P0为基准年的人口总数;r p为人口综合增长率;n为从起算年至预测终止年的年数。

这种人口预测方法属于统计趋势预测法,比较简捷实用,精度取决于基准年人口总数和逐年人口综合增长率的决定。当规划水平年的人口总数确定后,各分类人口可按基准年该类人口所占比例(或比例变化趋势)进行分配,即

式中:Pn,j为规划水平年第j类预测人口数;为第j类所占人口比例。

规划水平年的国内生产总值、工业总产值预测,也可用类似式21-42、式(21-43)的方法,按照统计趋势法预测。

2.生活需水量预测

生活用水分为城镇大生活用水和农村生活用水。城镇大生活用水又分为居民日常生活用水和公共用水两部分。日常生活用水主要指生活饮用和冲洗用水,其量视地区气候条件、生活习惯、生活水平和供水条件而定。公共需水一般包括行政事业单位需水、城镇环卫绿化需水、商业服务行业需水等,其量随地区规模、城镇化水平、社会文化水平、流动人口比例而异。生活需水量预测可用下式计算:

3.工业需水量预测

工业需水量与工业生产规模、工业结构、用水工艺和管理水平、行业类别等相关。由于资料和信息条件限制,目前尚不能按行业分类和产品细目给出用水指标,只能以万元产值综合取水定额(或指标)进行工业需水的估算,一般计算公式为:

4.农业需水量预测

农业需水与地区工农业产业结构、农业生产规模、农业内部结构(农、林、牧、副、渔和种植结构)、供水条件、用水技术和管理水平相关。农业需水量预测包括农田种植业灌溉需水量和林牧渔业需水量。农业需水量预测一般采用定额法,即由各种作物面积、水产面积、牲畜总数分别乘以相应的用水定额的农业需水量。其计算公式为:

5.生态环境需水量预测

生态环境需水分河道内需水与河道外需水,需要分别进行计算。

6.总需水量

区域总需水量为生活需水、工业需水、农业需水、生态环境需水4类需水量之和。

在利用各种方法预测第n年(或规划水平年)水资源需求之后,便可以根据水资源的需求变化,通过建立水资源供需平衡模型对区域水资源实施合理的优化配置。