简介：分析了影响城镇日用水量的非线性因素，利用人工神经网络，选择影响城市日用水量的主要因素。建立城镇日用水量预测模型，并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较，结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用于影响因素较多的城市日用水量的预测。
简介：水土流失的预测是开发建设项目水土保持方案的重要工作之一，也是难点之一。目前在方案编制中，受时间、实测条件和费用等限制，大部分的水土保持方案在进行水土流失预测时都采取工程类比法。类比法在应用于工程上时，有直观、快速的优点，但相对来说不够严谨，论据不够有力。本文探讨了运用类比法的五个标准，来确保类比的准确性，进而提高预测结果的可信性。
基于神经网络的城市日用水量预测
建设项目水土流失预测类比法及其应用
