简介： 本发明公开了一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法，包括如下步骤：运用相关系数法确定预测因子；利用核主成分分析(KPCA)对预测因子进行降维处理，解决数据之间的非线性特征；利用BP神经网络建立用水总量预测模型；利用模型对用水总量进行预测。本发明前两个步骤是数据预处理，目的是提取用水数据中的有用信息，消除冗余信息对预测造成的干扰。第三个步骤将BP神经网络到用水总量预测中，同时采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值。最后一个步骤用于检验模型效果。本发明方法在国家统计局的年度开放统计用水数据中实验，结果表明，基于KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测模型能很好的预测未来用水总量。