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改进的偏最小二乘法在青海省农业用水预测中的应用 被引量:2
1
作者 王洁 章恒全 《水资源保护》 CAS CSCD 2016年第4期55-59,共5页
根据2000—2009年影响青海省农业用水的11个因子的基础数据,建立偏最小二乘回归模型,考虑到模型的实用性和准确性,运用后退法对偏最小二乘法进行改进,剔除了5个不需要的变量,得到了拟合精度更高的结果。选取2010—2013年数据进行模型检... 根据2000—2009年影响青海省农业用水的11个因子的基础数据,建立偏最小二乘回归模型,考虑到模型的实用性和准确性,运用后退法对偏最小二乘法进行改进,剔除了5个不需要的变量,得到了拟合精度更高的结果。选取2010—2013年数据进行模型检验。结果表明:运用偏最小二乘法预测的结果与实际情况贴近,并且改进的模型的贴近度更高。通过模型的应用,可以看到偏最小二乘法在青海省农业用水预测中有较好的应用价值,并且改进后的偏最小二乘法简化了模型,提高了预测精度,为青海省的农业用水预测提供了依据。 展开更多
关键词 农业用水 用水预测 改进的偏最小二乘法 青海省
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北京新机场工程用水预测与合理性分析
2
作者 杨芬 王萍 +2 位作者 游进军 马真臻 唐忠辉 《水利水电技术》 北大核心 2019年第S1期102-105,共4页
针对复杂工程建设项目水资源论证中的用水合理性分析难题,以北京新机场工程为例,探讨了机场运营期和施工期两个阶段的用水预测方法,并参考相关标准、规范及有关成果,基于节水标准提出了不同阶段用水定额,通过与同行业项目用水对比,分析... 针对复杂工程建设项目水资源论证中的用水合理性分析难题,以北京新机场工程为例,探讨了机场运营期和施工期两个阶段的用水预测方法,并参考相关标准、规范及有关成果,基于节水标准提出了不同阶段用水定额,通过与同行业项目用水对比,分析了用水预测的合理性。结果表明:北京新机场本期工程(设计旅客吞吐量7 200万人次)运营期自来水用水量约1 000万m^3,与首都顺义机场同规模旅客吞吐量时用水量基本一致;北京新机场施工期高日用水量约为昆明机场的2倍,与两个机场的建设规模比相符。综合分析,在复杂工程可行性研究阶段采用定额法进行用水预测是可行的,提出的用水定额是较合理的,可为同类及相似的综合性工程用水预测提供参考。 展开更多
关键词 水资源论证 用水预测 机场用水 施工用水 用水定额 合理性分析
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浙江省城镇用水预测方法研究
3
作者 钱银芳 姜伟 《浙江水利科技》 2003年第3期15-17,共3页
对城镇各项用水指标的预测,以往是采用分项定额值、基准年法或人均综合用水定额法,这三种方法在预测精度上均存在一定的问题。根据城市规模、水源条件、产业结构和居民收入等采用人均综合用水定额多因子权重打点法,对浙江省15个城镇1992... 对城镇各项用水指标的预测,以往是采用分项定额值、基准年法或人均综合用水定额法,这三种方法在预测精度上均存在一定的问题。根据城市规模、水源条件、产业结构和居民收入等采用人均综合用水定额多因子权重打点法,对浙江省15个城镇1992~2000年的实际用水量进行分析,列出不同影响因子的打点参考分,在水资源供需平衡分析中合理选择各项用水指标,取得较好效果。 展开更多
关键词 浙江 城镇供水 用水预测 权重打点法 用水指标 水源 用水
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邯郸市农业用水结构时空变化特征及用水预测分析 被引量:6
4
作者 尚瑞朝 李苏 徐丹 《人民珠江》 2019年第10期66-72,136,共8页
用水结构的时空变化特征及其合理性分析是水资源优化配置及水资源可持续利用的前提,鉴此,采用信息熵、均衡度、洛伦兹曲线及基尼系数等方法对邯郸市农业用水结构的时空变化特征进行分析,并采用定额法进一步对农田灌溉用水量进行预测。... 用水结构的时空变化特征及其合理性分析是水资源优化配置及水资源可持续利用的前提,鉴此,采用信息熵、均衡度、洛伦兹曲线及基尼系数等方法对邯郸市农业用水结构的时空变化特征进行分析,并采用定额法进一步对农田灌溉用水量进行预测。结果表明,由现状用水结构可知,农业用水量占总用水量的70%左右,农田灌溉用水量较大;从用水结构时间上分析,农业用水结构的信息熵呈先降低后增长的趋势,均衡性越来越强;从空间上分析,农田灌溉用水的空间分布较林牧渔业均匀;尽管农业用水结构朝着均衡的方向发展,但从用水量方面仍需对农业用水结构优化,经预测2020-2030水平年农田灌溉用水量明显减少,2020年农田灌溉用水量为14.92亿m^3,2030年为13.87亿m^3;农业用水结构的研究是对于水资源供需矛盾及水资源优化配置的良好决策,可为水资源可持续发展起支撑作用。 展开更多
关键词 用水结构 信息熵 均衡度 洛伦兹曲线 基尼系数 用水预测
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灌溉用水预测模型应用与分析 被引量:5
5
作者 齐英 《水利规划与设计》 2016年第3期1-2,21,共3页
本文以辽西地区朝阳市为列,分别采用BP神经网络模型和灰色神经网络模型模拟朝阳市农作物灌溉用水量,并和朝阳市1997~2014年实测灌溉用水数据进行预测精度对比分析。研究结果表明:在辽西地区,灰色神经网络模型预测的1997~2014年灌溉水... 本文以辽西地区朝阳市为列,分别采用BP神经网络模型和灰色神经网络模型模拟朝阳市农作物灌溉用水量,并和朝阳市1997~2014年实测灌溉用水数据进行预测精度对比分析。研究结果表明:在辽西地区,灰色神经网络模型预测的1997~2014年灌溉水量与实测值之间相对误差为-4.56%~5.55%,精度高于BP神经网络模型预测的相对误差为-14.77%~14.63%,更适合于辽西地区的灌溉用水预测。研究成果可为辽西地区农业灌溉用水预测提供参考价值。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 灰色神经网络模型 灌溉 用水预测 分析
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张家口城市用水预测和供需平衡分析
6
作者 任爱国 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 1994年第4期24-26,共3页
城市用水预测的目的是在国民经济总体目标已定的条件下,预测满足国民经济发展规划的需水量,并在此基础上进行水资源的供需平衡分析,提出解决水资源紧缺的途径,为国民经济的宏观调控提供参考依据,因而城市用水预测是保证城市国民经济发... 城市用水预测的目的是在国民经济总体目标已定的条件下,预测满足国民经济发展规划的需水量,并在此基础上进行水资源的供需平衡分析,提出解决水资源紧缺的途径,为国民经济的宏观调控提供参考依据,因而城市用水预测是保证城市国民经济发展战略目标实现的基础。 展开更多
关键词 供需平衡分析 用水预测 万元产值取水量 需水量 国民经济总体 用水水平 城市工业 城市节约用水 城市节水 生态环境平衡
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新型组合模型在北方城市用水预测中的应用研究
7
作者 雷付春 《水利规划与设计》 2019年第10期35-37,63,共4页
针对城市用水非线性变化波动的特征,传统单一模型很难对原始用水数据充分反映,结合季节性变化序列预测模型以及粒子群算法进行优化组合,构建一种新型组合模型,对辽宁北部城市的日、月两种时间尺度用水进行预测。结果表明:采用实测用水... 针对城市用水非线性变化波动的特征,传统单一模型很难对原始用水数据充分反映,结合季节性变化序列预测模型以及粒子群算法进行优化组合,构建一种新型组合模型,对辽宁北部城市的日、月两种时间尺度用水进行预测。结果表明:采用实测用水数据进行对比分析后,新型组合预测模型在各时间尺度上的城市用水预测精度和稳定性均好于传统单一预测模型。 展开更多
关键词 季节性序列预测模型 粒子群算法 新型组合模型 城市用水预测
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陕西省月用水量预测方法研究 被引量:1
8
作者 陈星 沈紫菡 +2 位作者 许钦 刘睿佳 蔡晶 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第1期73-78,共6页
基于国家水资源管理信息系统的月用水量数据分析,选用ARIMA模型、BP神经网络模型以及经过遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP神经网络模型)进行月用水量模拟。在构建BP神经网络模型过程中,通过多源社会经济数据的整合与分析,采用... 基于国家水资源管理信息系统的月用水量数据分析,选用ARIMA模型、BP神经网络模型以及经过遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型(GA-BP神经网络模型)进行月用水量模拟。在构建BP神经网络模型过程中,通过多源社会经济数据的整合与分析,采用平均影响值算法(MIV)和皮尔逊相关系数联合方法筛选月用水量的关键影响因子。研究结果表明,三种模型在陕西省月用水量预测中均表现出较高的精度,其中GA-BP神经网络模型的预测精度最高。为进一步验证影响因子对模拟结果的影响,采用不同方法筛选影响因子作为GA-BP神经网络模型的输入,模拟结果表明,MIV和皮尔逊相关系数联合方法提高了影响因子的选取精度,能够有效提升GA-BP神经网络模型的模拟性能。 展开更多
关键词 用水预测 ARIMA模型 遗传算法 神经网络模型 因子筛选 陕西省
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基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测
9
作者 李轩 吴永强 +2 位作者 王佳伟 杨伟超 张天洋 《水电能源科学》 北大核心 2025年第3期36-39,6,共5页
为提高气象波动下城市用水量预测精度,通过季节性分解的趋势—季节性—残差程序(STL)将城市时用水量分解为趋势分量、季节性分量和残差分量3部分,使用季节性自回归移动平均模型(SARIMA)对季节性部分进行捕捉,利用支持向量机(SVM)提取趋... 为提高气象波动下城市用水量预测精度,通过季节性分解的趋势—季节性—残差程序(STL)将城市时用水量分解为趋势分量、季节性分量和残差分量3部分,使用季节性自回归移动平均模型(SARIMA)对季节性部分进行捕捉,利用支持向量机(SVM)提取趋势部分与气温、降水、风速、气压和相对湿度5个气象因素之间的关系,利用长短时记忆网络(LSTM)对波动性明显的残差部分进行关系捕捉,构建了SVM-SARIMA-LSTM用水量实时预测模型,并利用衡水市3个月时用水量数据和气象数据训练SVM-SARIMA-LSTM模型,以随后1周的实测数据作为验证集对模型预测性能进行评估。结果表明,SVM-SARIMA-LSTM模型的平均绝对百分比误差(E_(MAP))比SARIMA模型低4.502%,均方根误差(E_(RMSE))降低了39.084%,确定系数R^(2)提高了9.965%,最大绝对误差(E_(maxA))减小了55.946%,具有较好的应用价值。所建模型通过整合关键气象因素,准确地捕捉到城市用水量的季节性趋势及非季节性波动,展现了优良的泛化性。 展开更多
关键词 SARIMA模型 支持向量机 长短时记忆神经网络 SVM-SARIMA-LSTM模型 STL分解程序 气象因素 用水预测
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改进GM(1,1)-ARMA模型的工业用水量预测
10
作者 高华昆 杨杰 《吉林水利》 2025年第3期60-64,共5页
工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原... 工业用水量预测是水资源管理的一个重要领域,为准确预测工业用水量的变化趋势,文章利用灰色系统理论,建立了安徽省工业用水量预测的GM(1,1)模型。由于传统GM(1,1)模型预测精度不符合要求,在原有的GM(1,1)模型的基础上引入幂函数优化原始值改进GM(1,1)模型,为进一步提高预测精度引入ARMA进行残差修正,建立了改进GM(1,1)-ARMA模型,并将上述2种改进模型应用到安徽省工业用水量预测中,预测出安徽省2025年工业用水量为77.74亿m3、2030年为74.60亿m3。结果表明:2种改进GM(1,1)模型的方法优于传统GM(1,1)模型的预测精度,根据预测结果,可分析出2027~2030年安徽省工业用水量将在74.60亿m3左右波动。 展开更多
关键词 改进GM(1 1)模型 ARMA 残差修正 工业用水预测
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基于改进GM(1,1)模型的生活用水量预测 被引量:3
11
作者 高华昆 陶月赞 杨杰 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期387-391,416,共6页
生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引... 生活用水量预测是城市给水规划的关键,其核心是提高预测的精准度。由于传统GM(1,1)模型误差主要来源于背景值和初始值,文章采取引入幂函数改进背景值和初始值2种改进方法。引入幂函数改进背景值权重构造,使新数据占改进模型主导地位;引入幂函数减少原始数据振荡,优化原始序列。将改进后的2种模型应用于河南省生活用水量预测中,并与传统GM(1,1)模型进行比较。结果表明改进模型各个检验均满足要求,可进行中长期用水量预测,预测可得2025年河南省生活用水量为48.31×10^(8)m^(3)。优化原始值改进的GM(1,1)模型预测效果好、精度高,可为当地水资源保护、管理提供参考。 展开更多
关键词 优化原始值 优化背景值 改进GM(1 1)模型 用水预测
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基于机器学习和SHAP算法的农业用水量预测模型构建
12
作者 昝子懿 岳卫峰 +5 位作者 赵航正 曹倡铭 胡竞丹 胡立堂 徐洋 陈爱萍 《节水灌溉》 北大核心 2024年第12期102-110,共9页
农业用水预测是区域水资源规划中的关键环节,对于实现水资源合理开发,保障粮食安全具有重要的指导意义。然而,现有农业用水预测模型普遍存在输入参数冗余、模型精度不够等问题,不利于有效地进行水资源管理和优化决策。因此,选择内蒙河... 农业用水预测是区域水资源规划中的关键环节,对于实现水资源合理开发,保障粮食安全具有重要的指导意义。然而,现有农业用水预测模型普遍存在输入参数冗余、模型精度不够等问题,不利于有效地进行水资源管理和优化决策。因此,选择内蒙河套灌区作为研究对象,首先对灌区农业用水量相关驱动因子进行主成分分析(Principal Components Analysis,简称PCA),筛选出影响灌区农业用水量的关键因子;其次构建多种基于机器学习的农业用水预测模型;最后,利用Shapley加法解释方法(SHapley Additive exPlanations,SHAP)验证最优模型应用的合理性,并深入挖掘各特征值对农业用水量的贡献影响。结果表明:多层感知器神经网络(MLP)机器学习模型可以有效的预测农业用水量,其R2评价指标为0.84,相较于其他五种不同机器学习模型(最小绝对收缩和选择算子回归Lasso、岭回归Ridge、决策树DT、随机森林RF、极限梯度提升XGboost),该模型预测结果较好。采用SHAP值法对MLP机器学习模型中的输入参数进行量化分析,发现第一产业总产值与粮食产量有较高的绝对平均SHAP值,而在不同灌域中SHAP值贡献大小略有差异。构建农业用水量预测筛选模型可以准确预测农业用水量,从而实现灌区农业精准灌溉并提高水资源利用效率,对于缓解未来河套灌区水资源供需矛盾具有重要的实际意义。 展开更多
关键词 农业用水 机器学习 用水预测 SHAP 河套灌区
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组合神经网络的城市用水量预测模型研究与应用
13
作者 李东升 朱奎 +3 位作者 郭艳军 张树健 高明星 韩旭航 《中国水利水电科学研究院学报(中英文)》 北大核心 2024年第6期579-589,共11页
针对BP神经网络在用水量预测时影响因素多以及易陷入局部最优的问题,本文构建一种基于主成分分析和改进粒子群算法优化的BP神经网络(PCA-IPSO-BP)用水量预测模型。本文首先提出一种基于正弦函数的非线性异步学习因子,改进粒子群算法(PS... 针对BP神经网络在用水量预测时影响因素多以及易陷入局部最优的问题,本文构建一种基于主成分分析和改进粒子群算法优化的BP神经网络(PCA-IPSO-BP)用水量预测模型。本文首先提出一种基于正弦函数的非线性异步学习因子,改进粒子群算法(PSO),形成IPSO算法,然后通过主成分分析筛选用水量因子,最后应用IPSO算法组合BP神经网络,以乌鲁木齐市2005—2020年用水量数据为例开展用水量模拟,并对未来用水量进行预测。结果显示,有关经济、人口、气候、用水效率等方面的14个因子可由降维后的主成分F1、F2、F3代替;PCA-IPSO-BP神经网络模型最先收敛且适应度值最小,用水量模拟的RMSE、MAE、MAPE分别为0.103亿m^(3)、0.093亿m^(3)、0.89%;未来用水量有增加趋势,2025年、2030年、2035年用水量分别为12.58亿m^(3)、13.98亿m^(3)、14.31亿m^(3)。该模型消除了因子之间的冗余信息,提高了预测精度,基于非线性异步学习因子的IPSO算法有效避免了模型陷入局部最优,该模型可为城市用水量预测提供一种新的方法。 展开更多
关键词 用水预测 主成分分析 BP神经网络 改进粒子群算法 乌鲁木齐市
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基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法 被引量:4
14
作者 陈云 《现代农业科技》 2024年第6期173-175,181,共4页
运用常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大、预测过程复杂等问题。本文以黄河流域某市东南方向的农田为研究对象,设计了基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法。基于SVM算法选择用水量特征,选取一对一的... 运用常规方法对区域农田灌溉短期用水量预测时易出现预测数据误差大、预测过程复杂等问题。本文以黄河流域某市东南方向的农田为研究对象,设计了基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法。基于SVM算法选择用水量特征,选取一对一的构造方法将农田灌溉短期用水量数据分为两个类别。通过SVM算法中支持向量机分类功能获取农田灌溉短期用水量特征子集,并在此基础上根据特征子集运用预测模型进行用水量预测。因为用水量序列波动性较强,所以将GM(1,N)模型与机器学习算法LSSVR模型相结合来进行用水量预测,并确定模型评价指标。结果表明,基于SVM算法的区域农田灌溉短期用水量预测方法误差在允许范围内,且在农业中具有可使用性。 展开更多
关键词 SVM算法 农田灌溉 用水预测
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成都市居民未来生活用水量预测模型的选择 被引量:15
15
作者 李晓峰 刘光中 贺昌政 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 2001年第6期104-107,共4页
以成都市居民生活用水量为背景 ,采用不同的预测方法进行了实例计算 ,分析比较了多个模型的预测精度 ,并在此基础上确定了适合成都市居民生活用水量变化特征的新的预测模型──自组织模型。研究结果表明 ,自组织方法 (GMDH)是强有力的... 以成都市居民生活用水量为背景 ,采用不同的预测方法进行了实例计算 ,分析比较了多个模型的预测精度 ,并在此基础上确定了适合成都市居民生活用水量变化特征的新的预测模型──自组织模型。研究结果表明 ,自组织方法 (GMDH)是强有力的建模方法 ,是一种有效的预测手段。 展开更多
关键词 居民生活用水 层次分析法 自组织方法 用水预测 成都市 自回归AR(P)模型 预测模型
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基于BP神经网络预测区域农业用水量 被引量:10
16
作者 赵振国 刘丽 徐建新 《人民黄河》 CAS 北大核心 2007年第9期59-60,62,共3页
在农业用水量预测中,避开复杂系统的内部因素及其相互联系,只考虑产量、降水、非耕地耗水量和土地利用系数等影响因素。运用多层前馈网络的误差反向传播算法,通过输入输出因子规格化处理及因子的选取与修正,进行区域农业用水量预测。将B... 在农业用水量预测中,避开复杂系统的内部因素及其相互联系,只考虑产量、降水、非耕地耗水量和土地利用系数等影响因素。运用多层前馈网络的误差反向传播算法,通过输入输出因子规格化处理及因子的选取与修正,进行区域农业用水量预测。将BP神经网络训练方法用于典型区进行预报检验,最大相对误差在12%以下,所有结果从定性上都是一致的。 展开更多
关键词 BP神经网络 用水预测 多层前馈神经网络 农业用水
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基于残差修正GM(1,1)灰色动态模型群的城市用水量预测研究
17
作者 李振 张健 《河南科技》 2024年第22期90-94,共5页
[目的]探究残差修正GM(1,1)灰色动态模型群在城市用水量预测中的应用。[方法]在传统单一GM(1,1)灰色模型的基础上,采用对数曲线对预测结果进行残差拟合修正,分别构建传统单一GM(1,1)灰色模型和残差修正GM(1,1)灰色动态模型群,利用济宁市... [目的]探究残差修正GM(1,1)灰色动态模型群在城市用水量预测中的应用。[方法]在传统单一GM(1,1)灰色模型的基础上,采用对数曲线对预测结果进行残差拟合修正,分别构建传统单一GM(1,1)灰色模型和残差修正GM(1,1)灰色动态模型群,利用济宁市2013-2022年实际城市用水量数据进行实例验证和预测分析。[结果]相对于传统单一GM(1,1)灰色模型,残差修正GM(1,1)灰色动态模型群拟合精度和预测精度均有明显提升,传统单一GM(1,1)灰色模型拟合相对误差为0.22%~4.22%,预测相对误差为0.91%~2.74%,预测平均相对误差为1.62%,预测均方误差为0.143,残差修正GM(1,1)0灰色动态模型群拟合相对误差在0.02%~3.09%,预测相对误差为0.75%~2.42%,预测平均相对误差为1.32%,预测均方误差为0.102。[结论]济宁市未来用水量呈下降趋势,这与济宁市严格落实最严格水资源管理制度、刚性约束用水相关指标、用水效率得到提升的情况吻合。残差修正GM(1,1)灰色动态模型群能够满足城市用水量预测。 展开更多
关键词 残差修正 灰色动态模型群 用水预测 济宁市
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包头市市区居民生活用水量预测分析 被引量:7
18
作者 刘治学 张鑫 王颖华 《水资源与水工程学报》 2012年第5期67-70,共4页
用水量预测对区域水资源规划、利用和管理提供重要依据。运用灰色关联度分析法分析包头市市区居民生活用水量影响因素的基础上,分别建立多元线性回归模型、灰色GM(1,1)模型及灰色线性组合模型对该地区2009年和2010年的生活用水量进行预... 用水量预测对区域水资源规划、利用和管理提供重要依据。运用灰色关联度分析法分析包头市市区居民生活用水量影响因素的基础上,分别建立多元线性回归模型、灰色GM(1,1)模型及灰色线性组合模型对该地区2009年和2010年的生活用水量进行预测分析,同时比较了三个模型的预测精度。结果表明:城市居民生活用水量与城市用水人口、人均居住面积和水价的关联度较高;2009年和2010年用水量的预测采用组合灰色模型精度最高,相对误差分别为13.6%%和6.5%,均方根相对误差为10.7%。组合预测模型的预测精度明显优于单一模型,使结果更加准确、合理,符合实际情况。 展开更多
关键词 多元线性回归模型 灰色GM(1 1 )模型 组合灰色模型 灰色关联分析 城市生活用水预测
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灰色模型在城市中长期用水量预测中的应用 被引量:24
19
作者 舒诗湖 向高 +3 位作者 何文杰 吴晨光 赵明 袁一星 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期85-87,共3页
为进行科学合理的供水系统规划,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法.该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程;求... 为进行科学合理的供水系统规划,给出一种基于记录时间较短、历史数据较少的用水量序列的GM(1,1)预测方法.该预测方法把原始用水量序列累加处理生成新序列后,用指数关系式拟合,通过构造参数矩阵,确定辩识参数,建立灰色模型的微分方程;求解灰色模型的时间响应函数,生成累减矩阵,进行累减运算即得用水量序列的预测值.MAPE精度分析结果表明GM(1,1)用水量预测方法精度较高.该预测方法应用于D市的中长期用水量预测,为D市供水规划提供有效依据. 展开更多
关键词 供水管网 用水预测 灰色模型 供水规划
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改进多变量灰色模型在城市用水量预测中的应用 被引量:14
20
作者 王春超 王丽萍 +2 位作者 曹云慧 朱艳霞 张验科 《水电能源科学》 北大核心 2013年第2期27-29,共3页
针对传统多变量灰色模型预测城市用水量存在信息利用不充分的缺陷,依据灰色系统理论中的新信息优先原理,提出一种改进的多变量灰色模型IMGM(1,n),并在灰色关联分析法确定影响城市用水量的主要因素基础上,将IMGM(1,n)应用于深圳市用水量... 针对传统多变量灰色模型预测城市用水量存在信息利用不充分的缺陷,依据灰色系统理论中的新信息优先原理,提出一种改进的多变量灰色模型IMGM(1,n),并在灰色关联分析法确定影响城市用水量的主要因素基础上,将IMGM(1,n)应用于深圳市用水量预测,获得了较好的效果,具有可行性和实用性。 展开更多
关键词 改进多变量灰色模型 用水预测 灰色关联分析法 深圳市
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