遗传优化MGM（1，n，q）模型及在城市用水中的应用

城市用水量由于受经济,人口、生活水平等多种因素的影响,具有一定的灰色特征.多变量灰色MGM(1,n)模型作为GM(1,1)模型的扩展和补充,能够反映各变量问相互制约、相互促进的关系.遗传算法具有全局最优性和并行性特点,利用遗传算法对多变量MGM(1,n)模型的参数q进行优化,构建了基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型.以1990～2003年大连市城市用水为例,对模型进行了验证,结果表明基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型优于MGM(1.n)模型,MGM(1,n)模型要优于GM(1,1)模型.     

大连西中岛石化区给水工程规划论证

针对大连西中岛石化区的产业特征,对石油化工类企业园区的用水量进行预测,分析给水资源为：西中岛石化区主要有市政水水源、再生水水源和海水淡化水水源3种类型。建议将长兴岛城市污水处理后的中水水源引入。市政水水源用于生活用水、消防水补水;再生水水源用于生产用水（主要为石化企业循环冷却水补水）、其他用水（包括市政公用设施用地用水、道路广场用地用水、绿地用水）、洗车、厕所冲洗、稀释高浓度污水、砂滤反冲洗、活性炭反冲洗、生化消泡设施用水;海水淡化水水源用于生产用水。     

自回归模型在西安市日用水量预测中的应用

根据时间序列中的建模方法,对数据的平稳性检验、模型类型的识别以及如何利用偏相关定阶法确定自回归模型的阶数作了介绍.阐述了样本参数估计的LS估计方法和模型检验的χ2检验法.对西安市日用水量进行分析,得到了该市日用水量预测的自回归模型,经检验该自回归模型预测效果良好.     

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

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%.     

应用改进的残差GM(1,1)模型预测城市用水量

运用灰色系统理论建立GM(1,1),并用改进的残差GM(1,1)模型进行修正,对城市用水量进行预测.改进的残差修正方法能够使模型保持良好的适应性,有效提高了预测精度.应用该模型对某市年用水量进行预测检验,结果表明:改进的GM(1,1)模型具有较高的预测精度,模拟效果更好.     

影响混凝土拌合物和易性的主要因素分析

混凝土拌合物的和易性良好是指混凝土拌合物的流动性、粘结性、保水性都要符合技术指标。只有良好的和易性,才便于混凝土拌合物的施工,并能获得均质密实的混凝土性能,从而提高混凝土的强度和耐久性。     

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。     

改进的灰色预测模型在全国用水量预测中的应用

针对水资源供需日趋严重的问题,应用灰色预测理论,以国家统计局发布的2000-2012年的全国用水量为建模数据,分别建立了普通灰色预测模型以及带有弱化算子的灰色预测模型,对全国用水量进行了短期预测,并验证了模型的实用性.此外,通过两个模型的对比,反映了带有弱化算子的灰色预测模型预测结果更精确.     

河网水情预报的神经网络模型及应用

传统BP网络模型在模式识别、电力负荷预报、水现象的模拟及预报等领域得到了广泛的应用．但传统BP网络模型存在隐含层结构难以确定和网络结构物理概念不明确等问题．本利用水量守恒及槽蓄关系,建立了能够反映水流运动基本特征的神经网络模型(MCR—ANN)并用于河网水情的模拟及预测．应用结果表明：该网络物理概念清晰,避免了传统BP网络在隐含层结构难以确定和河网结构物理概念不明确等的不足,模拟效果较好。     

缺水的加州人民，觉悟吧!

【美】《时代》2014年8月4日 今年1月．当州长杰瑞·布朗宣布加利福尼亚州进入缺水紧急状态时．曾要求加州居民们将用水量缩减20％。