神经网络、灰色系统已成为提供预测与决策支持的有力工具。本文针对城市用水量的预测这一实际问题，分别讨论了基于时间系列的神经网络和灰色系统理论的城市用水量预测效果。通过实例进行预测，比较两者预测的不同效果。若这两种方法在一定的条件下结合起来，用于城市用水量的近期、中长期预测，误差小，能满足实际需要。城市用水量预测是进行城市建设规划、供水系统优化调度的一项十分重要的前提工作。正常保证城市供水是关乎国计民生的一件非常重要的工作。因此对城市用水量预测的研究具有很高的政治意义和应用价值。常见的传统预测方法有很多，比如：德尔菲法、统计趋势预测、回归分析预测、指数平滑、马尔可夫模型预测、最小方差预测等。上述方法的共同点是对大样本量的追求。由于篇幅所限，本文着重就人工神经网络、灰色系统在这一领域的应用而展开，结合两者建模预测效果的比较，给出笔者对于用神经网络、灰色系统预测模型的一般性结论。
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