期刊文献+

基于ES残差优化的GM(1,1)模型预测城市用水量 被引量:3

Prediction of Urban Water Consumption by GM(1,1) Model Based on ES Residual Optimization
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 鉴于科学有效的城市用水量预测是进行水资源规划与管理的重要依据,以灰色预测模型为基础,提出应用二次指数平滑法(ES)对灰色预测模型进行残差优化的方法。以珠海市2010~2020年用水量为原始数据,使用基于ES残差优化的GM(1,1)模型对珠海市用水量进行预测分析,并与GM(1,1)模型、二次指数平滑法及其组合预测模型进行对比。结果表明,该模型预测精度相比其他方法提升明显,相对误差均小于5%,是一种有效的预测方式。 Scientific and effective urban water consumption prediction is an important basis for water resources planning and management.Based on the grey prediction model,this paper proposed to optimize the residual of the grey prediction model by using the quadratic exponential sliding(ES).Taking the water consumption of Zhuhai from 2010 to 2020 as the original data,the water consumption was predicted by using GM(1,1)model based on ES residual optimization.Compared with the GM(1,1)model,second exponential smoothing method and combination model,the results show that the accuracy of this model is greatly improved,the relative error is less than 5%,and it is an effective prediction way.
作者 蒋白懿 杲红双 孙志民 班福忱 JIANG Bai-yi;GAO Hong-shuang;SUN Zhi-min;BAN Fu-chen(School of Municipal and Environmental Engineering,Shenyang Jianzhu University,Shenyang 110168,China;Guangzhou Municipal Engineering Design&Research Institute Co.,Ltd.,Guangzhou 510060,China)
出处 《水电能源科学》 北大核心 2022年第12期85-88,共4页 Water Resources and Power
基金 辽宁省教育厅项目(LJKZ0576) 沈阳市科技计划项目(21-108-9-33)。
关键词 灰色模型 指数平滑法 残差优化 用水量预测 gray model exponential smoothing residual minimization water consumption prediction
作者简介 蒋白懿(1966-),女,教授、硕导,研究方向为给排水工程系统及优化技术,E-mail:582285947@qq.com。
  • 相关文献

参考文献8

二级参考文献63

  • 1张禾瑞.高等代数[M].北京:高等教育出版社,1991.131-134.
  • 2王淑花.基于时间序列模型的组合预测模型研究[D].秦皇岛:燕山大学,2011.
  • 3Andrawis R R, Atiya A F, Shishiny H E. Forecast Combinations of Computational Intelligence and Linear Models for The NN5 Time Se- ries Forecasting Competition[J]. International Journal of Forecasting, 2011, 27(3).
  • 4Carey G, Rob L. Modeling and Forecasting Tourism Demand for Arriv- als With Stochastic Non-Stationary Seasonality and InterventionlJ] . Tourism Management, 2002, 23(3).
  • 5Tsenga F M, Yub H C, Tzengc G H. Combining Neural Network Mod- el With Seasonal Time Series ARIMA Model[J]. Technological Fore- casting & Social Change, 2002, (69).
  • 6Johann P, Stephen W F. Univariate Versus Multivariate Time Series Forecasting: An Application To International Tourism Demand [J]. In- ternational Journal of Forecasting, 2003, 19(3).
  • 7蒋白懿,代进,高金良.城市日用水量预测模型比较研究[J].沈阳建筑大学学报(自然科学版),2008,24(2):278-281. 被引量:6
  • 8王妍,李京文.我国煤炭消费现状与未来煤炭需求预测[J].中国人口·资源与环境,2008,18(3):152-155. 被引量:68
  • 9张友兰,周爱民.最优加权组合预测及其应用[J].数量经济技术经济研究,1997,13(10):66-68. 被引量:21
  • 10秦长海,孙素艳,张小娟.宁夏社会经济及生态需水量预测[J].水资源保护,2008,24(5):24-29. 被引量:10

共引文献252

同被引文献19

引证文献3

二级引证文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部