河南省农村居民生活用水量预测.pdf
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1、 收稿日期:基金项目:河南省重大公益科技专项();河南省科技攻 关 项 目();河 南 省 水 利 科 技 攻 关 项 目();水利部黄河泥沙重点实验室开放课题基金项目();河南省自然科学基金面上项目()作者简介:张修宇(),男,河南长垣人,教授,博士,硕士生导师,研究方向为水文水资源:【水资源】河南省农村居民生活用水量预测张修宇,包添豪,曹彦坤(华北水利水电大学 水资源学院,河南 郑州)摘 要:为了预测农村居民生活用水量,揭示其变化规律及影响因素,改善农村水资源配置格局和控制居民生活用水量增长,采用灰色关联分析法分析影响农村居民生活用水量的关键因素,并利用遗传算法和 神经网络相结合的 混合神
2、经网络模型预测 年、年河南省各地级市的农村居民生活用水量,结果表明:河南省农村居民生活用水量明显随人均可支配收入的增加而增大;年、年农村居民生活用水量预测结果分别为 亿、亿,有明显上升趋势。河南省需加大水资源节约集约利用力度,加快建设节水型社会。关键词:生活用水量预测;灰色关联分析;遗传算法;神经网络;混合神经网络;河南省中图分类号:文献标志码:引用格式:张修宇,包添豪,曹彦坤河南省农村居民生活用水量预测人民黄河,():,(,):,;,:;我国水资源紧缺,时空分布不均,部分地区水资源过度开发、城乡供水不足、水污染严重、水质恶化等问题突出。随着经济社会的发展,人民的物质生活水平逐步提高,居民生活
3、用水量呈现增长趋势。受降水量时空分布不均、水量不足、供水管网不完善以及缺乏合理的水价运行机制等多方面因素的影响,我国农村存在供水不稳定、水质达标率较低等一系列问题。水利作为农业农村发展的重要基础,是实施乡村振兴战略的根本保障。“十四五”期间是河南省全面实施乡村振兴战略的关键时期。按照乡村振兴战略的总体要求,对标“十四五”农村供水标准,河南省农村供水还处于较低水平,与广大农村居民日益增长的用水需求存在较大差距。加上居民节水意识不强,相关政策欠缺,监管不到位,水资源利用效率低下,加大了农村居民生活用水的供需矛盾。预测农村居民生活用水量对于农村居民合理有效利用水资源、缓解农村居民生活用水供需矛盾具有
4、重要意义。国内外学者采用多种方法对生活用水量进行预测研究,主要有主成分分析法、时间序列预测法、常规趋势法、聚类分析法、模糊综合评价法、遗传算法()以及人工神经网络法等。其中:主成分分析法虽然能够反映研究对象的主要特征,但会忽略次要因素的影响,具有一定的局限性;时间序列预测法对中短期预测效果较好,但当遇到外界条件变化较大时会有一定的偏差;常规趋势法虽比较简捷直第 卷第 期 人 民 黄 河 ,年 月 ,观,但不够全面;模糊综合评价法计算复杂,人为因素干扰较强。由于影响农村居民生活用水量的因素较多且较为复杂,因此目前并没有被普遍认可的用水量预测模型,而不论采用哪一种预测模型,选择的影响因子数量过多,
5、会使模型变得很复杂,且极有可能使结果陷入局部最优;选择的影响因子数量过少,则会使预测精度不够。针对以上问题,本文利用灰色关联分析法分析各因素对农村居民生活用水量的影响程度,再采用 和 神经网络组成的 混合神经网络对河南省农村居民生活用水量进行预测,以弥补单一模型的不足,简化模型结构,提高预测精度。研究方法 灰色关联分析法灰色关联分析法是通过分析计算系统中各个影响因素之间关联程度而对一个系统发展变化态势进行定量描述和比较的方法。该方法对于样本没有严格的数量要求,原始数据也不需要有典型的分布规律,不会出现量化结果与定性分析不符合的情况,具有很强的适用性。本文以农村生活用水量作为参考序列(反映系统行
6、为特征的数据序列),研究参考序列与各比较序列(影响系统行为的因素组成的数据序列)之间的关联关系,通过计算参考序列与各比较序列的关联系数和关联度,分析影响农村居民生活用水量的各因子重要性大小。其中,灰色关联度表示各个影响因子与参考序列之间的相似关联程度,介于 之间,通过计算关联系数平均值得出。该值越大,表示它们之间的相关性越强、关系越紧密。具体步骤如下。)确定比较序列 和参考序列。)采用极差法对所有序列中的原始数据进行无量纲化处理。)求解比较序列中的各个指标与参考序列的灰色关联系数。灰色关联系数()计算公式为()()()()()()()()()()式中:()、()分别为参考序列和比较序列,为所选
7、城市,为所选指标;为分辨系数,越小则分辨力越大,通常取。)计算灰色关联度。灰色关联度计算公式为 ()()式中:为指标个数。)比较各指标和参考序列的关联度,得出结论。混合神经网络由于 神经网络算法收敛速度慢且初始的权值、阈值选择有很大的随意性,因此其求得全局最优的可能性很小。而遗传算法具有很强的自适应能力和全局优化能力,因而可以通过基因遗传算法弥补 神经网络的部分缺陷,并应用其来寻求最优权值和阈值。混合神经网络的优化流程如图 所示。图 混合神经网络优化流程遗传算法优化 神经网络步骤如下。)初始化整个种群,并采用极差法对所输入的数据进行无量纲化处理。)确定种群的适应度函数。利用指定数据对 神经网络
8、进行训练,其所产生的误差称为个体适应度值。()()()()式中:()为个体 的适应度值,为系数,为种群数量,()为 神经网络中个体 的期望输出,()为个体 的预测输出。)选择操作。从种群中选出适应度相对较好的个体生成新的种群。根据其选择策略,其中每一个个体的选择概率()为()()()()()()()式中:()为个体 适应度值()的倒数。)交叉操作。从新种群中选择出两个独立的个体,并根据一定的概率原则(使概率保持在 之间),交叉得到其他新个体。()()()()()()()()()()式中:()、()分别为在 位的第 条染色体和第 条染色体,为,间的随机数。人 民 黄 河 年第 期)变异操作。任意
9、选出一个新的独立个体,并基于概率原则进行变异,使其得到新的独立个体。结果与讨论 研究区概况与数据来源河南省面积为 万,地势呈阶梯状,水资源较为缺乏。据统计,河南省多年平均水资源量为 亿,年全省供用水量 亿,其中生活用水量 亿,占总用水量的;全省人均综合用水量 ,其中农村居民人均生活用水量为 。本文数据来源于河南统计年鉴()和河南省水资源公报()等,以 年为时间序列年,在充分考虑用水量影响因素的基础上,对河南省各地市 年、年农村居民生活用水量进行分析及预测。影响因素分析影响农村居民生活用水量的因素有很多,例如人口、经济以及自然因素等。本文以河南省 个地级市的农村生活用水量为研究对象,限于资料的可
10、获得性,选取农村人均可支配收入(元)、农村人均住房面积()、农村人口(万人)、降水量()个指标作为河南省各地级市农村生活用水量的影响因子。对原始数据进行无量纲化处理,按照灰色关联度的计算步骤,分别计算农村人均可支配收入、农村人均住房面积、农村人口、降水量 个影响因子与河南省各地级市农村生活用水量的关联度,结果见表。表 各影响因子与用水量之间的关联度地级市关联度郑州市开封市洛阳市平顶山市安阳市鹤壁市新乡市焦作市濮阳市许昌市漯河市三门峡市南阳市商丘市信阳市周口市驻马店市济源市从表 可以看出,随着农村人均可支配收入的提高,农村居民对于水资源的需求量增大,原因是农村居民的支出能力随着人均可支配收入的提
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