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神經網絡、灰色系統已成為提供預測與決策支持的有力工具。本文針對城市
用水量的預測這一實際問題，分別討論了基于時間系列的神經網絡和灰色系統理論的城
市用水量預測效果。通過實例進行預測，比較兩者預測的不同效果。若這兩種方法在一
定的條件下結合起來，用于城市用水量的近期、中長期預測，誤差小，能滿足實際需要。
城市用水量預測是進行城市建設規劃、供水系統優化調度的一項十分重要的前提工
作。正常保證城市供水是關乎國計民生的一件非常重要的工作。因此對城市用水量預測
的研究具有很高的政治意義和應用價值。常見的傳統預測方法有很多，比如：德爾菲法、統計趨勢預測、回歸分析預測、指數平滑、馬爾可夫模型預測、最小方差預測等。上述方法的共同點是對大樣本量的追求。由于篇幅所限，本文著重就人工神經網絡、灰色系統在這一領域的應用而展開，結合兩者建模預測效果的比較，給出筆者對于用神經網絡、灰色系統預測模型的一般性結論。
用水量的預測這一實際問題，分別討論了基于時間系列的神經網絡和灰色系統理論的城
市用水量預測效果。通過實例進行預測，比較兩者預測的不同效果。若這兩種方法在一
定的條件下結合起來，用于城市用水量的近期、中長期預測，誤差小，能滿足實際需要。
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