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基于综合权重因子的城市时需水量预测
被引量:
2
1
作者
李树平
周艳春
+3 位作者
赵子威
王磊新
陆纳新
高乃云
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1023-1028,共6页
提出了基于综合权重因子的城市时需水量预测方法。根据预测日前几日和前几周的用水量数据,计算平均时用水量;引入综合权重因子,构建预测日前1日时用水量模型。结合日需水量预测数据,将获得的最优连续日数、最优连续周数和综合权重因子,...
提出了基于综合权重因子的城市时需水量预测方法。根据预测日前几日和前几周的用水量数据,计算平均时用水量;引入综合权重因子,构建预测日前1日时用水量模型。结合日需水量预测数据,将获得的最优连续日数、最优连续周数和综合权重因子,用于预测日的时需水量预测。算例验证结果表明,预测值平均绝对百分比误差较小。
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关键词
城市时用水量
综合建模
权重因子
需
水量
预测
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职称材料
题名
基于综合权重因子的城市时需水量预测
被引量:
2
1
作者
李树平
周艳春
赵子威
王磊新
陆纳新
高乃云
机构
同济大学环境科学与工程学院
无锡市自来水有限公司
出处
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1023-1028,共6页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07201002)。
文摘
提出了基于综合权重因子的城市时需水量预测方法。根据预测日前几日和前几周的用水量数据,计算平均时用水量;引入综合权重因子,构建预测日前1日时用水量模型。结合日需水量预测数据,将获得的最优连续日数、最优连续周数和综合权重因子,用于预测日的时需水量预测。算例验证结果表明,预测值平均绝对百分比误差较小。
关键词
城市时用水量
综合建模
权重因子
需
水量
预测
Keywords
urban hourly water consumption
synthetic modeling
weight factor
water demand forecasting
分类号
TU991 [建筑科学—市政工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于综合权重因子的城市时需水量预测
李树平
周艳春
赵子威
王磊新
陆纳新
高乃云
《同济大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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