日用水量预测

作品数：22被引量：107H指数：5
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基于多因素长短时神经网络的日用水量预测方法研究被引量：5
《给水排水》2020年第1期125-129,共5页陆维佳 朱建文 叶圣炯 毛哲凯 信昆仑 
针对城市日用水量非线性变化问题,为实现水资源的优化调度和合理利用,提出一种深度学习的水量预测方法,建立多因素长短时神经网络模型预测日用水量。该方法选取影响日用水量的因素作为输入特征,日用水量时间序列数据作为训练样本,利用...
关键词：日用水量预测 深度学习 多因素 长短时神经网络 
基于贝叶斯理论的日用水量概率预测被引量：1
《系统工程理论与实践》2017年第3期761-767,共7页陈磊 
国家自然科学基金(50908165)~~
为解决城市日用水量的概率预测问题,提出了基于贝叶斯理论的日用水量预测法.引入贝叶斯理论,建立了日用水量概率预测系统.在系统中,利用支持向量机建立日用水量预测模型、似然函数和先验密度,并采用自适应马尔可夫链蒙特卡罗模拟方法求...
关键词：贝叶斯理论 马尔可夫链 蒙特卡罗法 支持向量机 日用水量预测 
基于多尺度相关向量机的城市日用水量预测
《水资源与水工程学报》2016年第3期39-42,共4页白云 谢晶晶 王晓雪 李川 
安徽高校自然科学研究重点项目(KJ2016A168);安徽科技学院校级重点学科建设(AKZDXK2015B01);教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2013]693号);重庆市研究生教育教学改革研究项目(yjg143015)
为提高日用水量预测精度,提出一种基于多尺度相关向量机的预测模型。通过静态小波分解将用水量非平稳时间序列分解为不同尺度的平稳时间序列,然后在分解后的各子序列分别建立相关向量机回归模型进行预测,最后通过小波逆变换将各子序列...
关键词：多尺度 相关向量机 日用水量预测 小波逆变换 重庆市 
基于变结构支持向量回归的城市日用水量预测被引量：5
《应用基础与工程科学学报》2015年第5期895-901,共7页王圃 白云 李川 王颖 谢晶晶 
重庆市科技项目(CSTC2006AB7020);建设部科技资助项目(2001-45);高等学校学科创新引智计划资助项目(B13041)
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...
关键词：变结构 支持向量机 日用水量 动态预测 
基于商业智能的小区日用水量预测模型研究
《网络安全技术与应用》2014年第6期185-185,187,共2页李家樑 
商业智能现在已广泛应用于各个领域,利用商业智能可以对趋势预测做出良好的支持,本文将其中一种常用商业智能的工具——数据仓库技术,应用于小区家庭的用水量预测研究。
关键词：商业智能 数据仓库技术 神经网络 BP模型 日用水量 
改进单指数平滑法在某市日用水量预测中的应用被引量：3
《黑龙江交通科技》2013年第11期156-156,158,共2页杨光灿 张鑫 史浩 
为实现供水管网经济、可靠、科学的优化调配用水量,给出一种基于改进单指数平滑预测方法,该预测方法引进"追踪信号"来反应时间序列的变化,通过重新修正平滑常数a以建立改进单指数预测模型。以东北某城市日用水量为原始数据进行了实际预...
关键词：供水管网 优化调配 用水量预测 单指数平滑预测模型 
基于神经网络的城市日用水量预测被引量：2
《水科学与工程技术》2012年第5期58-60,共3页许强 
西安航空学院校级研究课题11xp324
分析了影响城镇日用水量的非线性因素,利用人工神经网络,选择影响城市日用水量的主要因素,建立城镇日用水量预测模型,并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较,结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用...
关键词：人工神经网络 日用水量 预测模型 效果 
基于MATLAB的改进BP神经网络在城市日用水量预测中的应用被引量：5
《河南科学》2010年第10期1309-1312,共4页于洋 
利用MATLAB神经网络工具箱对城市短期用水量进行模拟,比较各种改进BP神经网络对城市短期用水预测方面的效果,得出用BP神经网络预测城市日需用水量是可行的,其中尤以traincgp方法预测效果最好的结论.
关键词：需水量预测 BP MATLAB 神经网络工具箱 
MCPSO优化BP-NN在日用水量预测中的应用被引量：2
《微计算机信息》2009年第9期151-153,共3页周天佐 罗大庸 
基金申请人:罗大庸;基金颁发部门:湖南省科技厅;项目名称:垃圾焚烧炉综合集成控制系统(2006GK3130)
论文使用MCPSO(多群合作粒子群算法)的全局随机优化能力修正了传统BP神经网络的收敛速度过慢,容易出现局部最小值的缺点,并结合长沙第八水厂的供水量数据,使用优化后的BP网络进行日用水量的预测,结果表明优化后的BP算法在减少迭代次数...
关键词：MCPSO BP神经网络 日用水量预测 
基于人工免疫与支持向量机的日用水量预测
《东莞理工学院学报》2009年第3期62-66,共5页岑健 危阜胜 
鉴于城市日用水量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,提出一种基于人工免疫与回归支持向量机的用水量预测模型,根据免疫学原理的阳性选择对样本进行聚类后,由于去除非同类信息的干扰,样本数量大为减少,样本信息得到提纯.把模型应...
关键词：支持向量机 用水量预测 回归模型 阳性选择 
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