分析了影响城镇日用水量的非线性因素，利用人工神经网络，选择影响城市日用水量的主要因素。建立城镇日用水量预测模型，并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较，结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用于影响因素较多的城市日用水量的预测。
水科学与工程技术
2012年5期
