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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)。其中包括水資源調度時的動態(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和計算量龐大等問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡因擁有較強的自學習能力和泛化能力而被廣泛應用于水資源預測問題中，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)能力強等優(yōu)點。為提髙BP神經(jīng)網(wǎng)絡在水資源預測方面的收斂速度和預測精度，提出一種基于改進鯨魚算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡水資源需求預測模型，通過改變鯨魚優(yōu)化算法收斂因子的計算方式以及増加慣性權重來加強算法的尋優(yōu)廣度和精度，再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡采用改進的WOA算法輸出的最優(yōu)權值、閾值作為初始參數(shù)值訓練模型。實驗驗證，改進的WOA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法相比傳統(tǒng)WOA-BP方法在收斂速度和預測精度方面都有更優(yōu)的表現(xiàn)。
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