日用水量预测

作品数：22被引量：107H指数：5
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相关机构：浙江工业大学西安理工大学哈尔滨工业大学同济大学更多>>
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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 
赋权指数平滑模型在城市日用水量预测中的应用被引量：4
《给水排水》2008年第S1期351-353,共3页邹志红 张薇 王惠文 
国家自然科学基金资助项目(NO.50778009)
提出了一种新的用水量预测模型——赋权指数平滑模型,将其应用到城市日用水量预测中,预测结果具有很高的精度,平均绝对误差MAPE达到0.596%。比较发现赋权指数平滑模型得到的均方差与平均绝对误差均小于其他方法,进一步证实赋权指数平滑...
关键词：用水量 预测 赋权指数平滑模型 精度 
城市日用水量预测的组合动态建模方法被引量：39
《给水排水》1997年第11期25-27,共3页吕谋 赵洪宾 李红卫 王常明 
本文根据城市用水量的影响因素及特点，利用统计预测理论，建立了日用水量的动态组合模型。通过逐步回归分析方法剔除次要影响因素，并采用卡尔曼滤波方法动态预测回归残差项。经沈阳市实例验证，该法预测误差小，可满足供水系统调度的...
关键词：城市日用水量 预测 逐步回归分析 组合动态模型 
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