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基于主影响因素的城市时用水量预测
被引量：
2
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作者
麦志彦
何中杰
汪雄海
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期1968-1974,2006,共8页
针对城市用水量影响因素的多样性、随地域时间多变的特点及与时用水预测时间尺度难匹配的问题,提出基于主影响因素的城市时用水量预测方法。该方法先以改进的灰色关联法对用水量影响因素进行分析讨论,把得到的主影响因素作为算法输入量...
针对城市用水量影响因素的多样性、随地域时间多变的特点及与时用水预测时间尺度难匹配的问题,提出基于主影响因素的城市时用水量预测方法。该方法先以改进的灰色关联法对用水量影响因素进行分析讨论,把得到的主影响因素作为算法输入量对预测日用水量做预测;而后针对预测日的时用水特征,在动态模糊聚类中引入聚类中心距离评价函数及非线性约束条件,寻求预测日的各时段水量分配模式,并依据该模式做时用水量的最终预测及合理调度。用萧山南阳镇历史用水量为例,做预测仿真验证,结果表明,该方法能够很好跟踪预测日的时用水量变化,稳定跟踪能力及跟踪精度上远优于传统时间序列预测法,易满足供水系统的调度精度需求。
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关键词
主影响因素
时用水量预测
灰色关联分析
动态模糊聚类
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题名
基于主影响因素的城市时用水量预测
被引量：
2
1
作者
麦志彦
何中杰
汪雄海
机构
浙江大学电气工程学院
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第11期1968-1974,2006,共8页
基金
国家"973"重点基础研究发展规划资助项目(2009CB320602)
文摘
针对城市用水量影响因素的多样性、随地域时间多变的特点及与时用水预测时间尺度难匹配的问题,提出基于主影响因素的城市时用水量预测方法。该方法先以改进的灰色关联法对用水量影响因素进行分析讨论,把得到的主影响因素作为算法输入量对预测日用水量做预测;而后针对预测日的时用水特征,在动态模糊聚类中引入聚类中心距离评价函数及非线性约束条件,寻求预测日的各时段水量分配模式,并依据该模式做时用水量的最终预测及合理调度。用萧山南阳镇历史用水量为例,做预测仿真验证,结果表明,该方法能够很好跟踪预测日的时用水量变化,稳定跟踪能力及跟踪精度上远优于传统时间序列预测法,易满足供水系统的调度精度需求。
关键词
主影响因素
时用水量预测
灰色关联分析
动态模糊聚类
Keywords
principal influencing factors
hourly water demand prediction
grey relation analysis
dynamic fuzzy clustering method
分类号
TP273.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
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被引量
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1
基于主影响因素的城市时用水量预测
麦志彦
何中杰
汪雄海
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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