组合模型视域下的城市供水预测与水价调整决策研究

本文以组合模型的视角,研究城市供水预测与水价调整决策的有关问题。在城市供水预测方面,考虑了历史供水数据和相关因素的影响,基于时间序列分析和回归分析等方法,提出了一种供水需求的预测模型。同时,在水价调整决策方面,通过水资源调查和评估、气象数据和水文模型,结合需求与供给的匹配分析,建立水价调整决策模型,以帮助政策价格主管部门确定合理的水价调整策略。通过本文的探讨,旨在为相关决策者和研究人员提供有益的理论参考和启示。

基于小波神经网络的供水预测研究与应用

针对城镇供水预测不准确的问题,设计开发了一种基于小波变换的时间序列神经网络供水预测系统。首先使用小波变换提取供水流量曲线的规律性,去除流量数据中的高频噪声,并对假期变量和天气温度变量进行非线性处理,对比分析表明模型加入小波变换后,预测准确率显著提高,同时该系统可以计算流量实际值与预测值的实时差值,比较差值和设定阈值判断供水异常情况。经验证,该系统供水预测准确率达到95.9%,可为供水预测和供水异常识别提供决策支持。

基于PCA的BP神经网络在城市供水预测中的应用

可靠的城市供水量预测,是区域水资源科学管理与优化配置的重要基础。为客观预测城市供水量变化趋势,本文采用主成分分析法(PCA)进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平年的供水预测。以抚顺市供水量为工程背景构筑预测模型,模拟检验精度较高,可用于抚顺市的供水预测,并为抚顺市水资源的优化配置提供了科学依据。

区域水资源配置中供水预测计算方法研究

供水预测是区域水资源配置中的重要组成部分,供水预测结果直接决定着水资源配置结果。由于常规的预测方法不能适应区域的实际情况,因此在考虑水质和水权条件下,定义了可供水量概念,并结合区域实际情况,提出以可供水量预测为基础的供水预测的实际计算步骤和方法及遇到实际问题的解决方法。由该方法对新郑市供水进行预测,预测结果符合实际,可为新郑市水资源配置及水系规划提供参考依据。

基于MATLAB的灰色模型在城市月供水预测中的应用

利用Matlab语言编制了灰色系统理论GM(1,1)模型程序,并将该程序应用于华中某大城市月供水的预测分析中,得出了较精确的预测值。

灰色理论在贵阳市供水预测中的应用

城市给水系统供水量预测,是实现科学管理与调度以及进行合理规划所必需的内容。为能客观反映城市供水量的变化趋势,本文引进灰色理论模型,对贵阳市的供水量进行了预测,预测结果精度较高,此结论为贵阳市水资源的优化配置提供了科学依据。

基于罕见枯水期的北方严重缺水城市供水预测及保障调度方案研究

大连地区属于我国北方缺水较为严重的区域,为此以大连市各大水库现有蓄水量为基准,结合用水量分析,预测未来2a若出现罕见枯水期的来水组合,得出不同组合条件下的大连市供水保证率情况,并计算大伙房水库输水入大连市的应急补水量,此外根据供需平衡分析对大连市5个供水系统的水量保障调度方案进行分解。研究成果对于大连地区水库运行和城市供水系统应急调度具有重要的参考价值。

基于组合模型的城市供水预测及水价调整决策

随着城市用水量的与日俱增,合理的城市水资源规划对城市可持续发展意义重大。文章采用组合预测的方法即用灰色模型结合人工神经网络组合的方法,根据最优组合原理,对城市的供水量建立了模型,并给出了水价调整方案的决策;最后通过MATLAB进行编程以及利用SPSS对数据进行了统计分析。实验数据表明,文章的结论有较强的合理性和实用性。

几种热力站二次供水温度预测模型的比较分析

供热系统通常通过调节热力站二次供水温度来满足热用户的需求。为了准确的获得二次供水温度的预测值,通过相关性分析和偏自相关分析确定预测模型的特征集;采用在线序列极限学习机(OSELM)、多元线性回归(MLR)、BP神经网络(BP)、支持向量回归(SVR)和极限学习机(ELM)模型进行短期二次供水温度的预测。对天津市某热力站的应用结果表明:预测特征集为室外温度和前28 h的历史二次供水温度数据;在训练样本容量较少和跨供暖季应用两种情况下,OS-ELM预测精度均最高,MAPE值分别为1.55%和0.47%。

加权组合模型在大凌河流域水资源供需预测中的应用

为提高流域水资源供需预测精度,解决传统单一供需预测模型精度不高问题,文章引入加权组合模型,对大凌河水资源供需进行预测。结果表明:相比于单模型,加权组合模型下大凌河流域供水和需水预测相对误差分别降低11.6%和10.9%,流域水资源供需预测精度得到明显改善,研究成果对于流域水资源供需科学预测具有参考价值。

基于CatBoost的供水量组合预测模型探讨

如何合理安排水资源并减少水资源浪费是亟需解决的问题,精确预测供水量并为供水系统调度方案的制定提供必要的数据支持是目前重要研究方向之一。建立了一种基于CatBoost的城市供水量组合预测模型,该模型基于KNN算法对异常数据进行识别和校正,从而减少异常数据对模型精度的影响;随后采用SVR,XGBoost,LightGBM和CatBoost模型预测供水量数据;为了融合各模型的优点并提高模型的预测精度,将各单一模型的预测结果作为输入特征,采用CatBoost模型进一步预测供水量数据并得到最终的供水量预测结果。仿真实验结果表明:所提出的基于CatBoost的组合预测模型具有更好的预测精度,验证了该模型在城市供水量预测问题中的有效性。

基于集成学习与深度学习的日供水量预测方法

为了有效改善日供水量预测精度低、泛化能力不足的问题,以义乌市4个水厂的历史日供水数据为基础,提出基于集成学习算法改进的长短时记忆(LSTM)神经网络的供水预测方法.该方法以拉依达准则预处理后的历史日供水量作为数据输入,将具备长期时序信息记忆能力的LSTM神经网络作为集成学习的弱预测器,使用网格搜索法进行网络超参数调优,使用AdaBoost集成学习算法对弱预测器进行加权组合得到强预测器.结果表明:与随机森林、AdaBoost与LSTM神经网络相比,基于集成学习算法改进的LSTM神经网络有最高的纳什效率系数(NSE)、最低的均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAE),对日供水数据的变化趋势与峰值的拟合效果最好;改进LSTM供水预测方法的时序预测精度得到极大提升,有较好的泛化能力、稳定的预测性能,能够为城市水资源合理配置、一体化智能供水调度提供重要参考.

上海市日供水量与气象要素的相关性分析及预测模型的建立

基于上海市2010-05-2013-12日供水资料和气象观测资料,利用数学统计方法分析日供水量与气象因子的关系,并建立日供水量预报模型。结果表明:一年之中,日供水量大体呈现"单峰单谷"的波动特征,夏季(7、8月份)日均供水最多,冬季(2月份)最少;日供水量具有显著的节假日效应;除降水外,日供水量与其它气象因子均有显著的相关性,且夏半年相关系数明显高于冬半年;日供水量与温度的关系最为密切,且与前一日最高温度的相关系数最高,同时,当温度大于20℃时,日供水量对于温度变化的响应极其敏感;供水预报模型精度较高,可为城市用水规划、合理调度的气象服务保障提供科学依据。

钦州市水利工程可供水量分析与预测

可供水量分析是水资源优化配置的重要依据。综合考虑了钦州市现有水利工程的开发现状,并从工程来水情况、供水能力和需水要求三个方面分析钦州市可供水量,构建了城市可供水量分析框架体系,重点分析中、小型蓄水工程与引、提水工程的可供水量简化计算方法。通过对钦州市2014、2020、2030年三个水平年4种来水频率下各分区的可供水量计算,得出P=50%来水频率下的可供水量分别为12.64、18.66、21.63亿m3。根据水资源公报校核结果可知,该成果较为合理。此分析成果可为钦州市水资源优化配置提供参考依据。

乡镇供水现状特征分析和发展预测

为了正确预测未来乡镇供水状态 ,从分析我国乡镇供水现状特征入手 ,建立了乡镇供水预测系统 ,论证了2 0 10年乡镇人口、人均日综合生活用水量、自来水普及率、乡镇工业产值、万元产值新水量等指标 ,对我国 2 0

基于ARIMA的乘积季节模型在城市供水量预测中的应用

随看我国经济快速增长、居民收入水平的显著提高,城市供用水量快速增长。本文以成都市2006年至2010年2月供水量数据为基础,在剔除了长期趋势及季节因素后,对其残差序列进行分析和识别,建立了城市月供水量的乘积季节模型ARIMA(3,1,1)(1,1,1)12,并根据此模型对2010年全年月供水量进行预测,拟合效果良好。

神经网络在城市供水量预测中的应用

为了节约能源和水源,某城市的供水公司需要根据日供水量记录估计未来一时间段(未来一天或一周)的用水量,以便安排未来(该时间段)的生产调度计划。根据已有的数据(2006年的部分月份),通过运用BP人工神经网络的计算机仿真方法得到了供水总量与最高温度、最低温度、水价之间的关系,并对2008年1月该供水公司(一厂和二厂)供水总量和一厂供水量进行了科学的预测。预测的结果对该公司的实际生产有很强的指导意义,以此来决定下一季度的生产及规模。

平邑县工业供水中长期计划灰色预测

为了正确预测工业供水的中长期计划 ,通过对平邑县最近 6年工业用水分析 ,采用灰色系统理论 ,建立数学模型 ,对最近 6年的工业用水进行检验 ,从而预测该县 2 0 0 5、2 0 10、2 0 2 0年的工业需水量。

城市年供水量预测的动态等维新息模型

运用灰色系统理论的预测原理和方法,探讨了灰色动态等维新息模型在城市年供水量预测中的应用。所建模型经“未知数据法”检验比传统G(1,1)模型精度更高、误差更小,预测结果更可靠。并利用此模型对未来城市的供水量进行了灰色预测。

银川市日供水量与气温的相关性分析及预测模型的建立

为了揭示银川市气温对用水量的影响,以银川市2012—2020年的供水数据和气温资料为研究对象,分析全年用水特征,将供水划分为春夏秋冬四个阶段,利用数学统计方法分析四个阶段的日供水量与日最低气温、平均气温、最高气温的相关关系,并建立城市供水量预测模型。结果表明:春季,日供水量与日平均气温的相关系数达到0.9143;夏季,日供水量与日最高气温的相关系数达到0.8269;秋季,供水量与气温的相关性不明显;冬季,日供水量与日平均气温的相关系数为0.7126;对气候用水量建立模型进行预测,平均气温每上升1℃,供水量上涨0.5万m^(3);根据定额法得出,现状居民生活用水定额范围为128~145 L/(人·d)。