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江西省是我国的农业大省,充足的水资源对于江西省农业及经济的发展起着决定性作用,所以用水结构的合理确定和预测对江西省水资源可持续发展具有重要意义。江西省的水资源总体丰沛,但由于其地理、气候等原因造成江西省水资源分布不均,加上人为因素的负面影响使江西省经常出现干旱与洪涝的极端气象水文事件。本文基于大量资料选取人口、城镇人口比例、农林牧渔业总产值、工业产值、GDP、固定资产投资、耕地面积、有效灌溉面积、粮食产量、降水量、气温、蒸发以及城市绿化覆盖面积作为影响用水结构的影响指标,引用信息熵和均衡度的原理,以及主成分分析等方法分别对江西省1999-2015年的用水结构进行了分析和研究,并采用BP神经网络预测模型、PLS-SVM回归模型以及灰色系统GM(1,1)模型分别对江西省未来15年的用水结构进行了预测,并进行了对比,得到以下结论:(1)基于江西省1999-2015年的用水数据,引入信息熵和均衡度等方法对江西省1999-2015年的用水结构进行了分析和研究,计算结果显示:江西省的农业用水占据用水结构相当大的比重,相比之下,工业用水、生活用水,生态用水比值较小;但是,农业用水的比重有缓慢下降的趋势,其他用水比重在逐渐增加。同时,江西省各地级市的用水均衡度不均一,存在明显的强弱差距。主成分分析的结果表明,通过主成分分析筛选出了以GDP、工业产值、农林牧渔业总产值、固定资产投资、人口、城市绿化覆盖面积、粮食产值、城市人口比例、耕地面积和有效灌溉面积为代表的社会经济因子。以蒸发、降雨量和气温为代表的气候因子。(2)采用灰色系统GM(1,1)模型,以及PCR-BP模型与PLS-SVM模型对用水量进行了预测,结果表明:灰色系统GM(1,1)模型的预测误差区间在[0.01,17.40]之间;PCR-BP预测模型误差区间在[0.19,13.58]之间;PLS-SVM模型误差区间在[0.09,4.92]之间,PCR-BP与PLS-SVM的预测结果基本一致。(3)根据构建的PCR-BP和PLS-SVM模型对用水量进行预测,预测结果显示农业用水量在2018年以前缓慢增长,2008年以后用水量缓慢下降;工业用水的预测结果上升趋势非常的显著;生活用水量均有一定幅度的下降,后又呈现缓慢上升的趋势;生态用水中一直是缓慢增加。