城市用水量預(yù)測(cè)非線性方法的研究.pdf

1、城市用水的短期預(yù)測(cè)是城市供水優(yōu)化調(diào)度的依據(jù)，用水量預(yù)測(cè)的方法和效果直接影響到供水優(yōu)化調(diào)度的實(shí)施和效益。目前，國(guó)內(nèi)外用于城市用水量短期預(yù)測(cè)方法多為回歸分析法和時(shí)間序列分析法。近年來(lái)也出現(xiàn)了一些有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于用水量預(yù)測(cè)的報(bào)道。但在這些預(yù)測(cè)方法，普遍存在包含大量難以確定的模糊參數(shù)、計(jì)算比較復(fù)雜費(fèi)時(shí)、需要?dú)v史數(shù)據(jù)較多、預(yù)測(cè)精度較差等問題。 本文中對(duì)城市用水量短期預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了系統(tǒng)地研究，提出了新的城市日用水量預(yù)測(cè)和時(shí)用水量預(yù)測(cè)模型

2、。本文分別采用BP網(wǎng)絡(luò)、RBF(徑向基函數(shù))網(wǎng)絡(luò)算法、SVM(支持向量機(jī))回歸法求解城市用水量預(yù)測(cè)模型，并比較了各種方法的特點(diǎn)。首先，本文針對(duì)城市用水量的特點(diǎn)，建立了日用水量時(shí)用水量和其相關(guān)因素之間的預(yù)測(cè)模型，并分別采用BP網(wǎng)絡(luò)算法、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)算法與支持向量機(jī)回歸法，求解預(yù)測(cè)模型。RBF網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)自適應(yīng)確定，輸出不依賴初始權(quán)值的優(yōu)良特性；SVM法采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則(SRM)，以統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論作為理論基礎(chǔ)，運(yùn)算速度快，泛化能力強(qiáng)，