城市年用水量的马尔可夫过程仿真预测

城市年用水量是一个齐次马尔可夫链.根据某城市统计年鉴中近20 a的用水量,建立一步转移概率矩阵,通过马尔可夫链的计算机仿真,预测了今后5 a的用水量.同时,对仿真结果进行了精度估计.     

城市供水系统短期用水量变化规律与用水量预测方法研究

城市供水系统用水量预测一般分为两大类：长期预测和短期预测。长期预测是根据城市经济的发展,人口的增长,工业生产能力的提高,旅游、教育、文化卫生事业的发展等多方面因素的发展变化情况,对未来几年、十几年、甚至几十年后整个城市的需水量做出预测。短期预测是根据过去十几天或几十天内用水量的历史数据及影响用水量的因素,对今后一小时,一天或几天的用水量做出预报。     

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。     

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.     

城市用水量非线性组合预测方法研究

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.     

马尔可夫链在预测太原市降水量中的应用

根据1978年-2007年的降水资料,应用马尔可夫链的预测模型对太原市的降水量情况进行预测和分析,并指出此模型可靠性较差.然后利用加权马尔可夫链模型进行改进,通过加权的方法反映出各年的相互依存关系,并获得了较为满意的结果.     

基于灰色马尔可夫链的城市居民人均收入预测

城市居民家庭人均可支配收入是用以衡量城市居民收入水平和生活水平的最重要和最常用的指标,因此对预测结果的的精度要求较高.灰色马尔可夫链模型兼并了灰色预测和马尔可夫预测的优点,在城市居民收入的预测中有较高的应用价值.     

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.     

马尔可夫链模型及其在旱涝预测的应用

利用样本均值—标准差方法将广西全区1958~2003年5月降水量分成丰涝、偏丰、偏旱、干旱4种状态,利用加权马尔可夫链预测方法对广西全区未来年份5月降水状态进行预测,并运用马尔可夫链性质得到了各降水状态发生的极限概率.结果表明,这种预测方法客观、准确,是区域降水量短期预测的科学有效的新途径.     

基于马尔可夫链的高校报考人数预测

生活中大部分的预测方法都是在大量连续不断的历史资料基础上预测的,而利用马尔可夫链方法只需要近期的资料就可以很好的预测未来。所以,其应用比较广泛,可以应用在经济、社会、计算机应用、天气等方面。根据马尔可夫链的特点,通过建立学校报考人数的数学模型来对学校报考人数进行预测。     

基于最小二乘法的城市用水量分时段预测方法

将最小二乘法原理应用于城市用水量预测,根据城市给水系统时用水量变化规律,确定分时段构建多项式拟合曲线模型。实例研究表明,模型精度高,有较高的使用价值。     

基于马尔可夫链的油茶病虫害预测研究

为了及时和有效地指导油茶病虫害防治工作,分别根据2000～2009年,2001～2010年,2002～2011年广西油茶病虫害发生危害的数据,预测2010年,2011年和2012年广西油茶病虫害发生危害的等级和发生面积.结果显示,2010年广西油茶重大病虫害发生危害面积为500 hm2,2011年病虫害发生量等级为2级（333.4～666.6 hm2）,2012年病虫害发生量等级也为2级,而2010年广西油茶病虫害实际发生危害面积为496.7 hm2,2011为435.7 hm2,2012年为656.7 hm2.可见3次预报的准确率都在90％以上,表明利用马尔可夫链方法进行油茶病虫害预测预报是可行的,但需要积累较长时间的历史数据.     

基于灰色马尔可夫链模型的房价预测

由于商品房价格变化呈现随机性波动特征,分析房价变化与未来房价走势对于决策部门而言十分重要。本文将灰色系统预测模型与马尔可夫链有机结合,构成灰色马尔可夫链预测模型,对未来某一时段的房价进行预测,结果表明,灰色马尔可夫链模型能有效提高预测的精度和效果,符合实际要求。     

SEGM法在城市用水量预测中的应用

通过对实际应用效果评价证明，应用SEGM法预测城市时用水量精度比常用的指数平滑法等方法要好，适用于在线预测。     

马尔可夫链在中国各地区人均GDP预测中的应用

本文运用马尔可夫方法对中国各地区人均GDP的变化情况进行了预测分析,它对研究中国各地区的经济发展具有一定的参考价值.     

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.     

城市用水量短时预测的支持向量机方法

文章提出了基于支持向量机的短时用水量预测模型,对城市用水量本身固有的非线性、复杂性和不确定性进行综合考虑。结合实例数据,对基于支持向量机的预测模型和基于BP神经网络的预测模型进行比较。结果表明,基于支持向量机的预测模型在精度、收敛时间、泛化能力、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。     

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.     

运用马尔可夫链预测马尾松毛虫发生面积

根据广东封开1975-2002年马尾松毛虫发生程度的历史资料,应用马尔可夫链方法对2003-2005年的马尾松毛虫发生程度进行预测,对1990-2002年的发生程度进行回测,历史符合率为92.31%.     

用水量预测的三种方法

该文以大连长兴岛临港工业区为例,介绍的三种城市用水量预测的三种方法,三种方法互相验算、互相修正、互相补充,确保预测值准确可靠.