NAR神经网络的应用与检验 ——以城市居民生活需水定额为例
李析男
王宁
梅亚东
赵先进
1.贵州省水利水电勘测设计研究院,贵阳550002;贵州省喀斯特地区水资源开发利用工程技术研究中心,贵阳550002;武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉4300722.贵州省水利水电勘测设计研究院,贵阳550002;贵州省喀斯特地区水资源开发利用工程技术研究中心,贵阳5500023.武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉,430072
摘要：NAR神经网络具有反馈和记忆功能,其在时间序列的建模仿真方面具有显著优点.以城市居民生活需水定额为例,采用NAR神经网络建立了贵州省城市居民生活需水定额的时间序列模型,通过试验法、留一法交叉检验讨论了模型相关输入参数的计算与选取,通过相关系数、Nash效率系数、LBQ检验、ROC曲线方法检验了模型的性能和预测结果的精度,进而对贵州省城市居民生活需水定额变化趋势进行了预测.结果表明,①NAR模型性能良好并具有较高的预测精度,NAR神经网络的相关系数r、Nash效率系数分别达到0.97、0.87,LBQ检验得出预测结果误差不存在自相关性,采用预测结果绘制ROC曲线,其AUC值达到0.938(处于水平1,有较高准确性);②需水定额合理性评价中,预测2020年、2030年需水定额分别为137.72 L/(人·d)、132.94 L/(人·d),满足《室外给水设计规范》(GB50013—2006)的要求,具有较好的适用性.
关键词：NAR神经网络模型留一法交叉验证Ljung-BoxQ检验ROC曲线定额预测
分类号：TV213.9(水资源调查与水利规划)O212.6(概率论与数理统计)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 122-128 )
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