山东省城市用水量变化驱动力分析

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作者 王耀雷 陈华伟 +1 位作者 李福林 张舰 《济南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期332-338,共7页

为了深入分析不同城市用水量变化驱动力,基于山东省各城市2009—2020年用水指标调查统计数据,运用主成分分析和灰色关联方法揭示全省城市用水量变化的驱动力。结果表明:城镇化率、工业增加值、人均地区生产总值和第三产业增加值等产业... 为了深入分析不同城市用水量变化驱动力,基于山东省各城市2009—2020年用水指标调查统计数据,运用主成分分析和灰色关联方法揭示全省城市用水量变化的驱动力。结果表明:城镇化率、工业增加值、人均地区生产总值和第三产业增加值等产业结构指标对山东省城市用水量的变化影响最大,农作物种植结构是水资源配置优化的重要指标;青岛市的驱动力评分最高,水资源配置情况最好;节水灌溉面积、国有及规模以上工业用水量、城镇居民生活年均用水量和年均气温与农业、工业、生活和生态用水量的灰色关联度分别为0.871、0.731、0.920和0.820,是影响城市用水量变化的主要驱动因子。 展开更多

关键词 城市用水量 驱动力 主成分分析 灰色关联 山东省

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预测城市用水量的人工神经网络模型研究 被引量：19

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作者 俞亭超 张土乔 +1 位作者 毛根海 吴小刚 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第9期1156-1161,共6页

为了提高多层前馈神经网络权的学习效率,引入变尺度方法来训练神经网络的权值,并根据训练误差自适应调整学习系数和动量因子.将该方法应用于城市用水量预测中,建立了非线性人工神经网络预测模型.该模型考虑了城市工业用水重复利用率、... 为了提高多层前馈神经网络权的学习效率,引入变尺度方法来训练神经网络的权值,并根据训练误差自适应调整学习系数和动量因子.将该方法应用于城市用水量预测中,建立了非线性人工神经网络预测模型.该模型考虑了城市工业用水重复利用率、用水人口、经济发展等众多因素对用水量需求的影响,具备系统决策功能.杭州市预测实例表明,建立的模型及其相应计算方法具有较高的预测精度和准确度. 展开更多

关键词 城市用水量 人工神经网络模型 预测模型 变尺度法

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支持向量机在城市用水量短期预测中的应用 被引量：17

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作者 王亮 张宏伟 牛志广 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期1021-1025,共5页

为解决现有的城市用水量短期预测人工神经网络法的过学习与局部极小点等问题,通过对城市时用水量 数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机(SVM)理论的城市用 水量短期预测数学模型．在算例分... 为解决现有的城市用水量短期预测人工神经网络法的过学习与局部极小点等问题,通过对城市时用水量 数据特征的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于支持向量机(SVM)理论的城市用 水量短期预测数学模型．在算例分析中与误差逆传播(BP)神经网络预测法进行对比,发现该方法的平均预测精度 提高了2％,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,在用水量短期预测中非常有效． 展开更多

关键词 城市用水量 短期负荷预测 支持向量机 结构风险最小化准则 核函数

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基于PCA-RBF神经网络模型的城市用水量预测 被引量：17

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作者 高学平 陈玲玲 +1 位作者 刘殷竹 孙博闻 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2017年第7期1-6,共6页

针对城市用水量影响因素众多、关联性较强以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,采用组合主成分分析(PCA)与RBF神经网络的方法预测城市用水量。利用主成分分析对用水量影响因素进行降维,消除多重共线性,选取能够替代原用... 针对城市用水量影响因素众多、关联性较强以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,采用组合主成分分析(PCA)与RBF神经网络的方法预测城市用水量。利用主成分分析对用水量影响因素进行降维,消除多重共线性,选取能够替代原用水量影响因素的前三个主成分作为输入因子,选用学习和收敛速度快、模式识别能力强的RBF神经网络进行预测。研究结果表明,该模型的相对误差平均值在训练和预测阶段均最小,分别为0.165 4%和0.677 5%,学习和预测能力均优于RBF和BP神经网络模型,提高了收敛速度和预测精度;主成分数量从3个增加到5个,信息量累积贡献率从93.09%增加到98.37%,平均相对误差从0.250 7%降至0.206 0%,预测精度略有提高。对2015—2020年枣庄市用水量进行预测,总用水量先有小幅上升,后又下降,呈现"倒U型"增长。该模型对城市区域水资源规划具有参考价值。 展开更多

关键词 城市用水量预测 主成分分析 RBF神经网络 BP神经网络 主成分数量 需水预测

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组合灰色预测模型在城市用水量预测中的应用 被引量：12

5

作者 梁学玉 张鑫 孙天青 《人民黄河》 CAS 北大核心 2010年第4期79-80,共2页

基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以青海省西宁市1998—2005年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2007年用水量进行预测。结果表明:组合灰... 基于灰色预测理论,建立了残差灰色预测模型与等维递补预测模型两者相结合的组合灰色预测模型,可以对城市用水量进行预测。以青海省西宁市1998—2005年用水量作为建模数据,利用4种不同模型分别对2007年用水量进行预测。结果表明:组合灰色预测模型计算误差从基本模型的-2.06%下降到-0.34%,预测精度明显高于单一的灰色模型,具有预测精度高、简捷实用等特点。 展开更多

关键词 残差 等维递补 组合灰色预测模型 城市用水量预测

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快速二阶BP网络及其在城市用水量预测中的应用 被引量：14

6

作者 杜国明 龚健雅 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第9期57-59,共3页

针对BP网络收敛速度慢、易导致局部极小值的缺点,提出一种快速二阶BP网络,并以城市年用水量预测为例,与BP网络对比,结果表明,该方法加快了收敛速度,提高了结果的准确度。

关键词 快速二阶BP网络 城市用水量预测 应用 人工神经网络 学习算法

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基于最大Lyapunov指数的改进预测模型及其在城市用水量短期预测中的应用 被引量：6

7

作者 赵鹏 张宏伟 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1500-1506,共7页

参照计算Lyapunov指数的Wolf方法,考虑预测中心点与邻近点和上一个演化点的夹角,对混沌理论基于最大Lyapunov指数的预测方法进行了改进.通过对城市用水量短期预测的实例研究,将改进算法与传统算法进行比较.结果表明,与传统算法相比,改... 参照计算Lyapunov指数的Wolf方法,考虑预测中心点与邻近点和上一个演化点的夹角,对混沌理论基于最大Lyapunov指数的预测方法进行了改进.通过对城市用水量短期预测的实例研究,将改进算法与传统算法进行比较.结果表明,与传统算法相比,改进算法的预测精度在整个预测周期内提高了10.2%,在最大可预测时间尺度内提高了1.1%. 展开更多

关键词 混沌 最大LYAPUNOV指数 改进算法 城市用水量 短期预测

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城市用水量非线性组合预测方法研究 被引量：7

8

作者 李黎武 施周 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期15-18,共4页

利用小波网络构造模型的优化组合函数,建立了城市用水量非线性组合预测模型.将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计,采用遗忘因子法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子.实例表明,该方法具有很强的泛... 利用小波网络构造模型的优化组合函数,建立了城市用水量非线性组合预测模型.将非线性组合函数的拟合转化为小波网络参数的估计,采用遗忘因子法训练网络的权值,利用递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子.实例表明,该方法具有很强的泛化能力与自适应数据和函数变化的能力,能够有效提高预测精度,克服了线性组合预测方法适应性不强的问题. 展开更多

关键词 算法 城市用水量 非线性组合预测 小波网络

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偏最小二乘回归与灰色模型耦合预测城市用水量 被引量：5

9

作者 李林 付强 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2008年第4期20-23,共4页

影响城市用水量的各个因素,存在多重相关性,采用传统最小二乘回归法建模,其估计参数存在较大误差,预测精度降低。运用偏最小二乘回归法建立城市用水量的预测模型可以克服变量间的多重相关性影响,并可以很好地解释因变量;采用GM(1,1)建... 影响城市用水量的各个因素,存在多重相关性,采用传统最小二乘回归法建模,其估计参数存在较大误差,预测精度降低。运用偏最小二乘回归法建立城市用水量的预测模型可以克服变量间的多重相关性影响,并可以很好地解释因变量;采用GM(1,1)建立的城市用水量预测模型,能够克服参数的非线性干扰,进行中长期预测。结果和实际符合,将两者进行耦合,充分利用了两种模型的优点,预测结果更为合理可靠。 展开更多

关键词 偏最小二乘回归 灰色预测模型 耦合 城市用水量 预测

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基于等维新息灰色马尔可夫模型的大连城市用水量预测 被引量：9

10

作者 赵晓梅 盖美 《水文》 CSCD 北大核心 2011年第1期66-69,87,共5页

对城市用水量的科学预测是城市水资源合理开发、利用和管理的基础。在传统灰色预测模型的基础上建立了等维新息灰色预测模型，并利用马尔可夫链预测模型预测出结果的波动范围，形成等维新息灰色马尔可夫预测模型。再以1998－2007年大连... 对城市用水量的科学预测是城市水资源合理开发、利用和管理的基础。在传统灰色预测模型的基础上建立了等维新息灰色预测模型，并利用马尔可夫链预测模型预测出结果的波动范围，形成等维新息灰色马尔可夫预测模型。再以1998－2007年大连城市用水量实测值作为原始数据，构建预测模型，预测其2008－2012年用水量。结果表明：等维新息灰色马尔可夫预测模型预测结果的误差更小，精度更高。该预测结果可以为大连未来城市供水规划提供参考依据。 展开更多

关键词 大连城市用水量 等维新息灰色预测模型 马尔可夫链

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城市用水量预测模型及其应用 被引量：5

11

作者 魏令勇 白润才 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第z1期288-289,共2页

利用径向基函数神经网络,建立了城市用水量预测模型,并根据阜新市近些年来影响城市用水量的主要影响因素的数据对该网络进行训练,用训练好的网络模型预测今后的城市用水量,拟和预测结果表明该模型有较高预测精度,并具有一定的通用性和... 利用径向基函数神经网络,建立了城市用水量预测模型,并根据阜新市近些年来影响城市用水量的主要影响因素的数据对该网络进行训练,用训练好的网络模型预测今后的城市用水量,拟和预测结果表明该模型有较高预测精度,并具有一定的通用性和客观性等优点。 展开更多

关键词 城市用水量 RBF神经网络 需水预测

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灰色模型结合微粒群算法的城市用水量预测 被引量：3

12

作者 柳烨 王孔锋 陈帝伊 《人民黄河》 CAS 北大核心 2012年第3期42-44,共3页

为了提高城市用水量的预测精度,基于灰色GM(2,1)模型,采用参数ρ进行数乘变换,利用参数λ修正其背景值,引入微粒群算法(PSO)寻求参数λ、ρ的最优解,构建PSO-GM(2,1,λ,ρ)模型,对某市1990—2001年用水量进行预测,并与灰色神经网络(GNNM... 为了提高城市用水量的预测精度,基于灰色GM(2,1)模型,采用参数ρ进行数乘变换,利用参数λ修正其背景值,引入微粒群算法(PSO)寻求参数λ、ρ的最优解,构建PSO-GM(2,1,λ,ρ)模型,对某市1990—2001年用水量进行预测,并与灰色神经网络(GNNM)算法预测结果进行对比。结果表明:引入PSO算法,利用其全局搜索、局部搜索相结合的搜索模式确定λ、ρ,可以提高灰色模型的预测精度;参数λ、ρ的随机性、灵活性加上PSO算法的搜索性、寻优高效性使PSO-GM(2,1,λ,ρ)模型比GNNM模型预测精度更高。 展开更多

关键词 城市用水量 灰色模型 微粒群算法

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多元线性回归与GM(1,1)模型耦合预测城市用水量 被引量：9

13

作者 李林 刘坤 《水资源与水工程学报》 2008年第1期61-63,共3页

合理预测城市用水量对于城市的发展有着极其重要的意义。本文首先应用多元回归的方法,采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。然后利用灰色GM(1,1)模型,预测出规划年每个变量的值,代入多元回归模型,这样充分利用了两... 合理预测城市用水量对于城市的发展有着极其重要的意义。本文首先应用多元回归的方法,采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。然后利用灰色GM(1,1)模型,预测出规划年每个变量的值,代入多元回归模型,这样充分利用了两种模型的优点,预测精度高,结果更为合理可靠。 展开更多

关键词 多元线性回归 GM(1 1)模型 城市用水量 预测

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基于趋势面模拟的城市用水量分析及预测 被引量：2

14

作者 李稳 宋伟 +1 位作者 张凤娥 董良飞 《节水灌溉》 北大核心 2011年第5期37-40,共4页

以山西省某市1999-2009年城市用水量为因变量,该市城镇化水平和GDP为自变量,建立了城市用水量变化趋势面模型,比较了不同阶次趋势面模型的拟合程度,并绘制了趋势面和残差等值线图。经分析得出,该市城市用水量与城镇化水平、经济状况等... 以山西省某市1999-2009年城市用水量为因变量,该市城镇化水平和GDP为自变量,建立了城市用水量变化趋势面模型,比较了不同阶次趋势面模型的拟合程度,并绘制了趋势面和残差等值线图。经分析得出,该市城市用水量与城镇化水平、经济状况等因素密切相关,并可通过预测将来某年的城镇化水平和GDP,进而预测所研究年份的城市用水量。 展开更多

关键词 趋势面分析 城市用水量 用水量预测

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基于R/S分析的城市用水量长程相关性研究 被引量：2

15

作者 梁雪春 龚艳冰 《人民长江》 北大核心 2009年第21期50-51,86,共3页

长期观测结果表明,城市用水量的变化具有周期性,但是如何从理论上得出其具有周期性的结论,如何确定其周期,是需要解决的问题。应用R/S(rescaled range)分析方法对北方4座城市用水量长程相关性进行了研究,介绍了该方法的原理,给出了4组... 长期观测结果表明,城市用水量的变化具有周期性,但是如何从理论上得出其具有周期性的结论,如何确定其周期,是需要解决的问题。应用R/S(rescaled range)分析方法对北方4座城市用水量长程相关性进行了研究,介绍了该方法的原理,给出了4组实测城市用水量时间序列的实证分析结果,从计算出的Hurst指数求出了城市用水量时间序列的变化周期,并由此得出一些有益的启示。 展开更多

关键词 R/S分析 HURST指数 长程相关性 城市用水量

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多元线性回归模型预测城市用水量 被引量：12

16

作者 李林 《塔里木大学学报》 2007年第2期40-42,59,共4页

本文应用多元回归的方法,对城市用水量进行预测。采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。

关键词 多元线性回归模型 城市用水量 向前选择变量法 预测

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基于GM(1,1)-马尔科夫模型的城市用水量预测 被引量：8

17

作者 聂相田 李东亮 《华北水利水电学院学报》 2011年第2期5-7,22,共4页

运用GM(1,1)-马尔科夫模型对城市用水量进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性.

关键词 GM(1 1)模型 马尔科夫预测 城市用水量

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基于PSO-GRNN方法的城市用水量短期预测 被引量：3

18

作者 崔纪委 郄志红 刘力鹏 《人民长江》 北大核心 2011年第21期56-59,89,共5页

鉴于城市用水量短期预测中传统的神经网络训练易陷入局部极小点、收敛速度较慢等问题,采用具有全局随机优化思想的PSO算法对GRNN神经网络径向基函数的扩展速度进行优化,提出了城市用水量的PSO-GRNN神经网络预测方法。根据某市日用水量... 鉴于城市用水量短期预测中传统的神经网络训练易陷入局部极小点、收敛速度较慢等问题,采用具有全局随机优化思想的PSO算法对GRNN神经网络径向基函数的扩展速度进行优化,提出了城市用水量的PSO-GRNN神经网络预测方法。根据某市日用水量的实测数据进行建模和预测,通过与最小二乘模型、核估计模型、局部线性估计模型的模拟效果进行对比表明:PSO-GRNN网络具有较强的自适应能力和泛化能力,能够有效地提高用水量的预测精度。 展开更多

关键词 PSO-GRNN方法 泛化能力 城市用水量 预测模型

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城市日用水量预测模型比较研究 被引量：6

19

作者 蒋白懿 代进 高金良 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2008年第2期278-281,共4页

目的为保障预测结果准确可靠,建立精度高、可靠性强的城市日用水量模型.方法应用单指数平滑法、灰色方法与BP神经网络方法,分别建立相应日用水量预测模型,并以哈尔滨市的日用水量数据为原始数据进行了实际预测.结果单指数平滑法与BP神... 目的为保障预测结果准确可靠,建立精度高、可靠性强的城市日用水量模型.方法应用单指数平滑法、灰色方法与BP神经网络方法,分别建立相应日用水量预测模型,并以哈尔滨市的日用水量数据为原始数据进行了实际预测.结果单指数平滑法与BP神经网络模型预测精度较高.用灰色模型预测,所得数值呈递减趋势,其预测精度最低.结论BP网络预测模型是最有效的日用水量预测模型.如果日用水量变化不大,还可采用单指数平滑法预测日用水量. 展开更多

关键词 城市用水量 短期预测 灰色模型 BP神经网络 单指数平滑法

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城市年用水量灰色预测研究 被引量：7

20

作者 张智 陈金锥 《水资源与水工程学报》 2006年第5期9-11,共3页

灰色预测模型要求原始数据序列满足指数规律,而实际上城市用水波动性大,无典型指数趋势变化,而一般呈代数曲线形式变化,因此本文提出了改进的灰色模型在城市年用水量预测中的应用,改进的灰色预测模型主要基于灰色预测模型一次累加的建... 灰色预测模型要求原始数据序列满足指数规律,而实际上城市用水波动性大,无典型指数趋势变化,而一般呈代数曲线形式变化,因此本文提出了改进的灰色模型在城市年用水量预测中的应用,改进的灰色预测模型主要基于灰色预测模型一次累加的建模思路。将改进的灰色预测模型用于某城市的年用水量预测,结果表明:改进的灰色预测模型与传统的灰色预测模型相比,平均相对误差以及原点误差均较小,可用于该市的年用水量预测,为该市年用水的宏观调控与用水规划提供参考。 展开更多

关键词 城市用水量 灰色模型 一次累加

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