系统动力学-BP人工神经网络模型在水资源承载能力预测中的应用--以徐州市为例

《系统动力学-BP人工神经网络模型在水资源承载能力预测中的应用--以徐州市为例》是一篇探讨如何利用系统动力学与BP人工神经网络模型相结合，对区域水资源承载能力进行预测的学术论文。该论文以徐州市为研究对象，旨在通过构建科学合理的模型，提高对水资源承载能力的预测精度，为水资源的可持续管理提供理论支持和实践依据。

论文首先介绍了水资源承载能力的概念及其重要性。水资源承载能力是指在一定区域内，在不破坏生态环境的前提下，水资源能够支撑的人口、经济和社会发展的最大规模。随着城市化进程的加快，水资源供需矛盾日益突出，因此准确预测水资源承载能力对于制定科学的水资源管理政策具有重要意义。

在方法部分，论文提出了将系统动力学与BP人工神经网络模型相结合的研究思路。系统动力学是一种研究复杂系统动态行为的方法，能够模拟系统内部各要素之间的相互作用关系。而BP人工神经网络则是一种具有较强非线性拟合能力的机器学习算法，能够从大量数据中提取隐含规律，提高预测精度。两者的结合可以弥补单一方法的不足，提升模型的适应性和准确性。

论文在研究过程中，首先通过系统动力学构建了徐州市水资源系统的结构模型，明确了影响水资源承载能力的关键因素，包括降水量、地下水位、用水量、人口增长、经济发展水平等。随后，利用BP人工神经网络对这些关键因素进行建模，通过训练样本数据不断调整网络参数，提高模型的预测性能。

在数据收集方面，论文采用了徐州市近十年的水资源相关数据，包括年降水量、地下水开采量、工业和农业用水量、人口统计数据以及经济发展指标等。通过对这些数据的预处理和特征提取，建立了适合BP神经网络输入的数据集，确保模型能够有效捕捉水资源承载能力的变化趋势。

论文还对模型的性能进行了评估，采用均方误差（MSE）和决定系数（R²）等指标对预测结果进行分析。结果显示，系统动力学-BP人工神经网络模型在预测徐州市未来水资源承载能力方面表现出较高的精度，优于传统的统计模型和单一的系统动力学模型。

此外，论文还对模型的应用前景进行了展望。认为该模型不仅适用于徐州市，还可以推广到其他类似地区的水资源管理中，为不同区域的水资源承载能力预测提供参考。同时，论文建议在未来的研究中进一步优化模型结构，引入更多影响因素，并探索与其他智能算法的结合，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

总之，《系统动力学-BP人工神经网络模型在水资源承载能力预测中的应用--以徐州市为例》是一篇具有实际意义和理论价值的论文。它不仅丰富了水资源承载能力预测的研究方法，也为区域水资源管理提供了新的思路和技术手段，具有重要的现实指导意义。