《表1 各个维数的输入组合结果汇总》

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《基于神经网络模型的全国用水量“四维”模拟》

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土地、人口和经济采用多种组合的方式进行用水量的模拟，经过训练、验证、测试三阶段的模拟，得到整体模拟结果见表1。神经网络模型的输出包括总用水量、农业用水量、工业用水量、生活用水量。表1和图2的均方误差和相关系数是针对总用水量、农业用水量、工业用水量、生活用水量的整体模拟效果而言的。神经网络模型由于具有强大的学习能力，多种组合输入得到模型的模拟精度均较高，相关系数均大于0.85。土地、人口和经济同时作为输入时，模拟的全国地级行政区用水量数据最为精确，相关系数R达到0.92，均方误差最小为20.56。采用三因素模拟全国地级行政区用水情况，可以取得较高的模拟和预测精度，这与其他研究结果一致[25-27]。模型的模拟精度高表明用水量能够被输入数据很好地模拟，在一定程度上说明用水量和输入数据的（线性或非线性）相关性良好，进一步证明了土地、人口、经济对用水量具有重要影响[4-5，7-8]。