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隨著現代居民居住地愈發集中，供水管網規模不斷擴大，水資源供給面臨著新的困難和挑戰。其中包括水資源調度時的動態變化、管網的突發故障、水資源的不可控流失以及多目標和計算量龐大等問題。BP神經網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算法，具有操作簡單、收斂速度快、全局尋優能力強等優點。為提髙BP神經網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化的BP神經網絡水資源需求預測模型，通過改變鯨魚優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廣度和精度，再通過BP神經網絡采用改進的WOA算法輸出的最優權值、閾值作為初始參數值訓練模型。實驗驗證，改進的WOA-BP神經網絡方法相比傳統WOA-BP方法在收斂速度和預測精度方面都有更優的表現。
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