两种不同的城市需水量预测方法
发布时间:2020-12-06 02:21
城市需水量预测是水资源规划和管理的基础,是供水系统优化调度的重要组成部分,同时也是解决水资源供需矛盾,实现水资源可持续利用的有效手段。由于测量的非精确性以及受到自然环境、社会经济发展和相关用水政策等诸多不确定因素的影响,城市需水量往往不是以单一的数值形式存在。因此,如何科学合理的进行城市需水量预测仍需进一步研究。针对城市需水量预测中的不确定性特点,本文将不确定理论与传统的统计方法相结合,分别构建了两种不同类型的需水量预测方法,并分别应用于天津市和北京市的需水量预测。主要研究内容如下:第一,建立系数为非对称三角形不确定集的不确定回归模型,建立了线性规划方法和非线性规划两种参数估计方法。并以天津市的居民生活需水量为例,分别建立了两个需水量预测模型,基于经典的评价标准,对两种参数估计方法的预测效果进行了对比。同时与传统的回归方法进行对比分析,结果表明不确定回归模型的预测性能要优于传统的回归模型。第二,建立观测值为不确定变量的不确定时间序列模型。首先,给出不确定时间序列的自相似度定义,并设计相应的算法确定最优的自回归模型阶数;其次,提出了一种基于不确定规划的参数估计方法,并转化为一定置信度下的...
【文章来源】:河北工程大学河北省
【文章页数】:61 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线流程图
【参考文献】:
期刊论文
[1]茅洲河水环境治理工程排水管网设计探讨[J]. 闫宏晔. 给水排水. 2018(01)
[2]基于主成分分析的GA-BP模型在城市需水预测中的应用[J]. 李晓英,苏志伟,周华,贾晓菲,叶根苗,蔡晨凯. 南水北调与水利科技. 2017(06)
[3]分布式城市需水预测模型[J]. 栾勇,刘家宏. 科学通报. 2017(24)
[4]对北京市年需水量预测模型的研究[J]. 孙彩云,常梦颖. 数理统计与管理. 2017(06)
[5]基于T-S模型的模糊神经网络城市需水量预测方法研究[J]. 孙月峰,闫雅飞,张表志,刘少博. 安全与环境学报. 2013(02)
[6]基于灰色预测GM(1,1)模型的城镇生活需水量预测[J]. 甘月云,陈星,付军,袁晓明. 水电能源科学. 2012(09)
[7]主成分回归模型在农业需水量预测中的应用[J]. 田丝,张永丽. 资源开发与市场. 2012(07)
[8]城市需水量的混沌预测[J]. 王建华. 中国农村水利水电. 2008(08)
[9]基于ARIMA时序辨识的需水量预测[J]. 练庭宏,刘秋娟,王景成. 控制工程. 2008(S1)
[10]SD法在城市需水量预测和水资源规划中的应用研究[J]. 张雪花,张宏伟,张宝安. 中国给水排水. 2008(09)
硕士论文
[1]兰州市需水量预测与节水潜力分析[D]. 安玉敏.兰州大学 2016
[2]昆明市城市需水量预测研究[D]. 朱明.吉林大学 2009
本文编号:2900537
【文章来源】:河北工程大学河北省
【文章页数】:61 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线流程图
【参考文献】:
期刊论文
[1]茅洲河水环境治理工程排水管网设计探讨[J]. 闫宏晔. 给水排水. 2018(01)
[2]基于主成分分析的GA-BP模型在城市需水预测中的应用[J]. 李晓英,苏志伟,周华,贾晓菲,叶根苗,蔡晨凯. 南水北调与水利科技. 2017(06)
[3]分布式城市需水预测模型[J]. 栾勇,刘家宏. 科学通报. 2017(24)
[4]对北京市年需水量预测模型的研究[J]. 孙彩云,常梦颖. 数理统计与管理. 2017(06)
[5]基于T-S模型的模糊神经网络城市需水量预测方法研究[J]. 孙月峰,闫雅飞,张表志,刘少博. 安全与环境学报. 2013(02)
[6]基于灰色预测GM(1,1)模型的城镇生活需水量预测[J]. 甘月云,陈星,付军,袁晓明. 水电能源科学. 2012(09)
[7]主成分回归模型在农业需水量预测中的应用[J]. 田丝,张永丽. 资源开发与市场. 2012(07)
[8]城市需水量的混沌预测[J]. 王建华. 中国农村水利水电. 2008(08)
[9]基于ARIMA时序辨识的需水量预测[J]. 练庭宏,刘秋娟,王景成. 控制工程. 2008(S1)
[10]SD法在城市需水量预测和水资源规划中的应用研究[J]. 张雪花,张宏伟,张宝安. 中国给水排水. 2008(09)
硕士论文
[1]兰州市需水量预测与节水潜力分析[D]. 安玉敏.兰州大学 2016
[2]昆明市城市需水量预测研究[D]. 朱明.吉林大学 2009
本文编号:2900537
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jianzhujingjilunwen/2900537.html