基于时差系数的城市原水需水量预测应用

发布时间：2018-07-28 10:04

【摘要】：以上海市青草沙原水智能调度管理系统为背景,采用基于改进粒子群的最小二乘支持向量机为原水需水量预测的方法,得到了较为准确的预测效果.通过对需水量数据进行特征分析,发现在节假日需水量预测与实际供水量有较大误差.建立基于时差系数的小时级与天级原水需水量预测模型,用以改善和优化原天级预测模型.最后,结合水厂的实际运行情况,将优化改善后的预测模型应用于水厂,为其提供更为精确的需水量预测并取得较好结果.
[Abstract]:Under the background of Shanghai Qingcaosha raw water intelligent dispatching management system, the method of least square support vector machine (LS-SVM) based on improved particle swarm optimization (PSO) is used to predict raw water demand, and more accurate prediction results are obtained. Through the characteristic analysis of the water demand data, it is found that there is a big error between the forecast of water demand and the actual water supply in holidays. An hourly and sky-scale water demand prediction model based on time difference coefficient was established to improve and optimize the original prediction model. Finally, combined with the actual operation of the water plant, the optimized and improved prediction model is applied to the water plant, which provides a more accurate prediction of water demand and obtains better results.
【作者单位】： 上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61533013;61433002;61233004) 国家重点基础研究发展规划(973)项目(2013CB035406)资助
【分类号】：TP18;TV213.4

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本文编号：2149738