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3种用水量预测方法在京津冀地区的适用性比较 被引量:20
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作者 白鹏 龙秋波 《水资源保护》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期102-107,共6页
本文比较了年增长率法、自回归模型法和灰色神经网络法3种常用的用水量预测方法在京津冀地区年用水量预测中的适用性,基于优选的方法对京津冀2019—2025年的年用水量进行了预测。结果表明,北京、天津和河北省1997—2018年的年用水量呈... 本文比较了年增长率法、自回归模型法和灰色神经网络法3种常用的用水量预测方法在京津冀地区年用水量预测中的适用性,基于优选的方法对京津冀2019—2025年的年用水量进行了预测。结果表明,北京、天津和河北省1997—2018年的年用水量呈现不同的变化趋势:北京和天津的年用水量呈先减少后增加的非线性变化趋势,而河北省的年用水量呈波动递减的趋势。灰色神经网络法在京津冀3地均优于其他两个模型,被推荐为该地区年用水量预测的首选方法。基于灰色神经网络法的年用水量预测结果表明,2019—2025年北京市年用水量将趋于平稳,天津市的年用水量将缓慢增加,而河北省的年用水量则将继续下降。 展开更多
关键词 用水量预测 年增长率 自回归模型法 灰色神经网络 水资源 京津冀
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智能交通系统的无线信道建模 被引量:2
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作者 金婕 艾宝丽 《电讯技术》 北大核心 2015年第3期262-269,共8页
由于高速移动,车车、车路通信信道存在较大多普勒频移,同时接收信号到达角不符合均匀分布。针对该特点,采用了两种方法进行信道建模,一种是采用R.von Mises提出的概率密度谱函数对多径散射信号到达移动接收机的角度进行建模,另一种是通... 由于高速移动,车车、车路通信信道存在较大多普勒频移,同时接收信号到达角不符合均匀分布。针对该特点,采用了两种方法进行信道建模,一种是采用R.von Mises提出的概率密度谱函数对多径散射信号到达移动接收机的角度进行建模,另一种是通过研究接收机和发送机之间相对运动进行建模。采用自回归模型法,根据不同的到达角平均方向、发射机和接收机速度比率和到达角宽,建立了不同的车车信道。仿真结果表明所建立的信道理论值与仿真值基本一致,同时揭示了3个参数对车车、车路信道模型二阶特性的影响。为了进一步验证不同信道模型对车车、车路通信的影响,搭建了下一代智能交通通信协议IEEE 802.11p系统测试平台,结果表明在最大多普勒频移为790 Hz、信噪比为5 d B时,简单二维各向异性散射信道比AKKI信道的系统误比特率低17.17 d B,三种信道的误比特率随着移动速度、调制阶数的提高而提高。仿真结果为研究智能交通系统稳定通信建立了基础。 展开更多
关键词 智能交通系统 通信信道建模 各向异性散射 自回归模型法
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Analysis and Modeling of the Central Air-Conditioning System in Intelligent Buildings 被引量:6
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作者 郭巧 徐庆伟 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2002年第3期295-297,共3页
The central air conditioning system in an intelligent building (IB) was analyzed and modeled in order to perform the optimization scheduling strategy of the central air conditioning system. A set of models proposed ... The central air conditioning system in an intelligent building (IB) was analyzed and modeled in order to perform the optimization scheduling strategy of the central air conditioning system. A set of models proposed and a type of periodically autoregressive model (PAR) based on the improved genetic algorithms (IGA) were used to perform the optimum energy saving scheduling. The example of the Liangmahe Plaza was taken to show the effectiveness of the methods. 展开更多
关键词 intelligent building analysis and modeling central air conditioning energy saving
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