工业废水排放总量预测模型研究与仿真

摘要

针对采用目前方法对工业废水排放总量进行预测时,获取的数据中存在缺失数据,存在数据完整性差、预测精度低的问题,提出基于灰色GM(1,1)模型的工业废水排放总量预测模型,首先对矢量神经网络进行训练,将可信度引入训练后的矢量神经网络中对缺失数据进行填补,提高数据的完整性。其次采用马尔可夫模型修正GM(1,1)模型,获得灰色GM(1,1)模型,在此基础上根据获取的数据构建工业废水排放总量预测模型,完成工业废水排放总量的预测。实验结果表明,所提方法的数据完整性高,预测精度高。