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文檔簡介
1、水資源對城市的發(fā)展意義重大。對缺水城市需水量預(yù)測方法進(jìn)行研究,提高預(yù)測精度,降低預(yù)測風(fēng)險(xiǎn),既可以把預(yù)測的結(jié)果作為城市供水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ),為供水系統(tǒng)規(guī)劃建設(shè)提供參考,又可以提高水資源利用的效率,改善城市生態(tài)環(huán)境,促進(jìn)社會和諧健康發(fā)展。
本文在調(diào)查和研究了大量相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,總結(jié)前人的研究經(jīng)驗(yàn),對哈爾濱市區(qū)的需水量進(jìn)行了預(yù)測研究。
(1)首先根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒和文獻(xiàn)資料,將哈爾濱市區(qū)需水量分為生態(tài)需水量、生活
2、需水量和生產(chǎn)需水量三部分。在對傳統(tǒng)的需水量預(yù)測方法進(jìn)行分析后,選取灰色預(yù)測模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分別進(jìn)行預(yù)測。
(2)采用灰色預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)測時(shí),首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色預(yù)測可行性檢驗(yàn),各原始數(shù)據(jù)序列均通過準(zhǔn)光滑性和準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律檢驗(yàn)。在預(yù)測過程中,由于預(yù)測誤差相對較大,需要對結(jié)果進(jìn)行修正。經(jīng)分析后,采用馬爾科夫鏈對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。結(jié)果表明,灰色馬爾科夫模型在一定程度上克服了灰色預(yù)測模型的缺陷,使得模型預(yù)測精度明顯提高
3、。
(3)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測時(shí),首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,將原始數(shù)據(jù)映射到[0.1,0.6]區(qū)間內(nèi),使得所建立的模型有良好的外推性。采用該模型分別對生態(tài)需水量、生產(chǎn)需水量和生活需水量進(jìn)行預(yù)測,均取得了良好的效果。
(4)采用支持向量機(jī)進(jìn)行預(yù)測時(shí),選取徑向基函數(shù)為核函數(shù),利用交叉驗(yàn)證方法計(jì)算模型的均方根誤差,采用大范圍搜索的方法尋找最優(yōu)參數(shù),以此為基礎(chǔ)構(gòu)建支持向量回歸機(jī)模型,分別對哈爾濱市區(qū)生態(tài)需水量、生
4、活需水量和生產(chǎn)需水量進(jìn)行預(yù)測,效果均良好。
(5)為了提高模型預(yù)測的精度,綜合多種模型的優(yōu)點(diǎn),本文采用組合預(yù)測模型。使用線性規(guī)劃法,以組合模型的誤差絕對值之和最小為目標(biāo),求得組合預(yù)測模型的最優(yōu)權(quán)重。有效避免了某些求權(quán)重的方法得不到最優(yōu)權(quán)重的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,組合預(yù)測模型的結(jié)果明顯優(yōu)于單一的預(yù)測模型,有效地結(jié)合了幾種預(yù)測模型的優(yōu)點(diǎn),是一種行之有效的預(yù)測方法。
最后,對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行了相應(yīng)的分析;根據(jù)模型預(yù)測結(jié)果
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