灰色模型在城市月用水量预测中的应用

中期用水量预测,它为各个城市水司制定月用水量生产计划提供重要依据.针对我国城市月用水量数据序列的特点对其进行分析研究,利用灰色系统理论,建立预测月用水量GM（1,1）模型.并以东北某大城市月用水量为原始数据进行了实际预测.通过MAPE检验证明GM（1,1）模型为一种行之有效的预测月用水量的模型.     

基于改进ARMA模型的时用水量预测

针对时用水量存在周期性的特点,引入季节因子,采用时变ARMA季节模型对非线性非平稳系统的时用水量进行模拟.以杭州市实测用水量为例,分别采用时不变ARMA季节模型和时变ARMA季节模型进行时用水量预测,结果表明时变ARMA季节模型预测精度相对较高,且预测误差相对稳定,较时不变模型更具有实用性.     

基于生活用水量的预测模型及其应用

对近几年我国生活用水量、GDP和人口年增长情况进行了研究,先分析生活用水量与人口年增长之间的变化关系,然后单独考虑GDP对人均生活用水量的影响,最终建立由人口和GDP两种因素预测生活用水量的数学模型.用该模型对2009年我国生活用水量进行预测,结果表明该模型进行生活用水量预测是可行的.     

太原市生活用水量预测模型研究

以太原市历年生活用水量为背景,采用回归分析的预测方法进行了实例计算,分析比较了线性模型、指数模型,对数模型和幂函数模型等4个模型的预测精度,井在此基础上确定了适合太原市生活用水量变化特征的预测模型——幂函数模型。据此对太原市2009年到2015年的生活用水量进行了预测,结果表明,未来6年太原市生活用水量是随时间增加的。谈研究对太原市制定用水管理对策有重要的现实意义。     

基于BP神经网络的城市时用水量分时段预测模型

针对目前时用水量预测模型中对时用水量影响因素分析研究较少的问题,通过分析各种时用水量影响因素与时用水量之间的相关性,筛选出时用水量的主要影响因子;通过分类将1 d划分为3个时段,建立分时段用水量模型。采用BP神经网络预测,精度指标采用平均绝对百分比误差(MAPE)表示。实例分析结果表明:模型预测MAPE均在5%以内,预测精度较高,满足供水系统优化调度的要求,为城市时用水量预测提供一种简单可行的思路和方法。     

基于无偏灰色GM(1,1)模型的城市用水量预测

针对城市用水量预测工作中常存在城市用水量原始数据样本量较小、信息不充分的问题,充分利用无偏灰色GM(1,1)模型的少数据建模,短期预测精度高,消除了灰色GM(1,1)模型预测所固有的偏差的优点,建立无偏灰色GM(1,1)城市用水量预测模型,并应用于实际城市用水量预测中。与常用的处理此类问题的灰色GM(1,1)模型比较,算例结果表明所建模型有效可行,提高了预测精度。     

北京市生活用水年预报模型

采用偏最小二乘回归方法建立了用水量与影响因子之间的回归方程,利用AR模型对各影响因子进行外延预测,将预测的因子值分别代入3个回归模型,通过比较分析挑选出了预报精度最高的回归模型,并利用此回归模型对2003~2010年的北京市年生活用水量进行了预测.结果表明:北京市年生活用水量和前3 a的各项影响因子所组成的回归方程,能够很好地预报出预留年份的年生活用水量;2003~2010年北京市年生活用水量呈明显增长趋势.     

城市用水量的综合动态预测建模方法

基于BP神经网络,建立了一种综合时间序列分析和多元分析特点的动态水量预测模型,模型除了将影响用水量的因素作为输入节点之外,还将预报日前2 d的用水量作为输入节点,使得模型不但反映了用水量与影响因素的关系,还揭示了用水量时间序列的非线性特性.经生产实践检验,该模型的预测精度达到工程要求.     

基于DEA模型对中国用水效率的综合评价

针对中国用水效率评价问题,选取人均综合用水量、万元国内生产总值用水量、耕地实际灌溉亩均用水量、城镇居民人均生活用水量、农村居民人均生活用水量和万元工业增加值用水量作为输入指标,以人均国内生产总值作为输出指标,建立DEA模型对中国2012年～2016年用水效率进行评价。     

基于贝叶斯超出表现模型的城市需水量组合预测

运用营口市人均综合用水量的历史数据,分别采用多元线性回归模型和BP神经网络模型对该市人均综合用水量进行预测,最后建立贝叶斯超出表现模型对所得到的单项预测值进行组合,实证分析结果表明,该组合预测模型获得了更为精确的预测效果,可以作为城市人均综合用水量预测的有效工具.     

基于变结构支持向量回归的城市日用水量预测

鉴于日用水量的时变性,本文提出一种基于变结构支持向量回归的动态预测模型.利用日用水量的历史数据训练支持向量机,得到模型结构参数历史数据序列,然后利用扩展卡尔曼滤波器对模型结构参数组进行估计,最后用模型结构参数估计量来更新模型结构并预测下一天日用水量.在实例分析中分别利用变结构支持向量回归模型和支持向量机预测模型对实际用水量性进行预测分析.结果表明,前者具有更好的动态跟踪能力和更高的预测精度,可应用于城市日用水量的预测.     

神经网络预测城市用水量的等维新息模型

根据城市用水量的变化特点,选取能充分体现用水量变化规律的等维新息数据文件,并合理选取望输出,建立了城市用水量预测的神经网络等维新息模型。经实例验证,并与其他预测方法比较,该模型预测误差小,可满足水源规划等工作需要。     

灰色预测方法在大城市时用水量预测中的研究

分析了城市用水量预测的重要性和一些基本方法,发现灰色预测方法比传统的基于概率统计的随机过程分析具有建模所需信息少、不必知道原始数据分布的先验特征等优点,故将其尝试性的应用于城市时用水量的预测.通过对灰色预测方法建模机理的研究建立了城市用水量预测GM(1,1)模型,并以北方某大型城市时用水量为原始数据进行了实际预测,模型精度检验的结果表明该模型的预测等级为高精度预测.     

加权组合模型在城市用水量预测中的应用

鉴于传统灰色模型在建模中存在固有偏差的问题,本文采用无偏灰色GM(1,1)预测模型.在无偏灰色预测模型表达式的基础上,又提出了非线性的预测模型,并将其用于城市的用水量预测上.考虑到单一预测模型在预测过程中存在的不足,用最优加权组合模型对无偏灰色GM(1,1)模型和非线性模型进行组合,并将加权组合模型首次用于遂宁市的城市用水量预测.预测结果表明,组合模型的预测精度优于单一的预测模型,预测结果与城市的实际用水量拟合较好,该方法可推广到其它类似城市的用水量预测中.     

基于SPSS多元线性回归对城市用水量的分析

城市用水量是城市给水系统规划的一项重要参考指标,对城市用水量的预测具有重要意义。通过查阅北京统计局出示的有关数据以及阅读相关文献,搜集北京市近15年的统计资料,基于SPSS多元线性回归中的逐步回归分析法,建立回归模型。经检验,该模型具有较高准确度,可以用来预测城市用水量。     

城市用水量预测模型及其应用

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.     

城市用水量预测的混沌理论研究

分析了混沌理论特征,利用城市用水量混沌特性,建立城市用水量短期预测模型,对城市用水量进行科学预测.利用历史数据信息,在相空间重构基础上对城市用水量时间序列进行分析,分析饱和嵌入维数、延迟时间和Lyapunov指数求解方法并对其进行计算,并以此为指导对城市用水量进行高精度预测.利用建立的模型对东北某市日用水量进行预测,结果表明基于混沌理论的城市用水量预测模型具有较高精度,对于受众多因素影响的城市用水量预测有良好的推广价值.城市用水量受众多因素影响,混沌理论为城市用水量预测提供了崭新思路.     

南方多水源灌区农业灌溉用水量监测及统计研究

针对南方多水源灌区灌溉用水量统计存在水源众多、灌区取用水系统结构复杂、灌区水资源功能多样等特点,该文提出在灌区供、用、排等主要水循环节点建设用水计量监测设施,进而结合灌区水循环模型和农业灌溉用水量分析统计模型分析来确定灌区农业用水量的方法,实现南方多水源灌区农业灌溉用水量直接量测与模型计算有机结合。     

北京市水资源利用与经济增长动态关系研究——基于VAR与SVAR模型分析

基于1990—2012年北京GDP数据和三次产业用水量数据,进行GDP数据与三次产业用水量的平稳性检验和协整检验,检验通过后,对四组数据构建SVAR模型,利用脉冲响应函数,分析北京GDP与三次产业用水量之间的相互关系,结果显示第一产业用水量、第二产业用水量与北京GDP的增长负相关,第三产业用水量与北京GDP的增长正相关.     

城市供水负荷短期预测方法

结合城市用水量的影响因素及特点，分析了城市用水量的变化规律，探讨了水量预测时间序列分析方法；根据城市供水运行调度对用水量预测的实际要求，采用时间序列三角函数分析法建立了管网用水量的短期负荷预测模型。实例考核证明，该模型有效可行。