青岛市工业需水量预测研究

随着工业的快速发展,工业需水量与日俱增,工业需水量的合理预测已成为城市供水和水资源规划极其重要的部分。以青岛市为研究对象,对其工业需水量进行了预测研究,预测方法采用灰色预测理论。根据灰色预测理论预测青岛市工业发展;对青岛市实际情况进行分析,确定其未来的需水定额;采用定额法得出青岛市未来年份的工业需水量。     

德州市工业需水量预测方法研究

工业需水量是用水总量控制指标之一,文章以德州市的工业需水量作为研究对象,分别利用相关分析预测模型和灰色理论动态模型进行德州市工业需水量预测研究,并对模型结果进行检验,结果表明灰色理论动态模型能够很好地预测德州工业需水量,为德州市实行最严格水资源管理制度提供技术支撑。     

青岛市工业需水量预测

确定了青岛市工业需水量影响因素的选择原则,并对青岛市工业需水量主要驱动因子进行定量辨识,初步确定出影响青岛市工业需水量的主要驱动因子。根据青岛市工业需水的实际情况,确定反映该地区特点的9个指标,采用RS理论进行属性约简,得到工业总产值、工业产值占国民经济总产值的比重、发电量、工业用水重复利用率以及人口数量等5个工业需水预测指标,并采用逐步回归方法建立青岛市工业需水量预测模型,对需水量进行预测。计算得出2015年、2020年和2030年的工业需水量分别为3.02亿m3、3.87亿m3和6.75亿m3。     

区域经济一人口系统需水量的灰色预测方法研究

根据区域经济－人口系统需水量是受工农业发展及人口增长等众多已知和未知因素影响，提出用灰色模型进行区域需水量的预测，通过实例分析表明在缺水长期统计资料的情况下，用灰色模型进行区域需水量的预测是可行的。     

贵州省工业需水量预测研究

等维灰色递补模型以灰色模型为建模基础,引入贵州工业用水量历史数值,选择合适的数据序列,建立预测精度较好的GM(1,1)预测模型,从而构建灰色递补GM(1,1)预测模型。该模型预测精度等级为"好",故预测需水量具有可靠性和参考价值。灰色递补模型显著地减小了后验差比值C,弥补了灰色模型的不足,可为城市中长期供水规划提供方法选择。     

基于Shapley值的西安市生活需水量组合预测研究

利用等维灰数递补法、非线性回归、广义回归神经网络等3种方法进行了西安市生活需水量预测,比较了不同方法的预测误差,然后根据各种方法对总预测值的信息贡献能力形成Shapley值组合需水量预测方法,计算了不同预测方法的Shapley值及其组合权重,形成组合预测需水量模型。预测结果表明:组合方法误差曲线平缓、平均误差值较小,具有一定的预测精度,适用于需水量的中短期预测。     

北京工业需水量的多元回归分析及预测

用多元线性回归分析的方法 ,对北京工业需水量的影响因素进行分析 ,通过定量和定性的分析方法确定最终预测方程 ,并应用预测方程对 2 0 10年北京工业需水量进行了预测     

区域经济一人口系统需水量的灰色预测方法研究

根据区域经济-人口系统需水量是受工农业发展及人口增长等众多已知和未知因素影响,提出用灰色模型进行区域需水量的预测,通过实例分析表明在缺少长期统计资料的情况下,用灰色模型进行区域需水量的预测是可行的.     

西安城市生活需水量预测

根据西安市过去若干年生活用水量的统计资料，分别采用一元线性回归、生长曲线、GM（1，1）灰色系统模型和人均综合生活用水定额法对西安2010年、2015年城市生活需水量进行预测，并对各种方法的预测结果进行分析比较，认为生长曲线模型的预测结果比较合理，确定了西安2010年、2015年城市生活需水量范围。     

2030年前江苏省一般工业需水量预测

结合江苏省一般工业2030年前需水量预测的实例,系统介绍了一般工业需水量的预测思路,包括历史取水趋势、主要因素考虑、初步成果、最终成果等.预测包括发展规模预测、取水指标确定、成果分析等.并将目前国际上广泛应用的风险分析理念在一般工业需水量预测中的应用进行初步探索研究,分析预测成果未能预期实现的风险水平,从而了解预测成果的可靠程度.     

Matrix VB组件在工业需水量预测中的应用

Matrix VB组件,具有强大的矩阵运算功能和绘图功能,使VB求解相关回归分析问题更加简单。详细介绍了Matrix VB组件的应用方法,并据此对峰峰矿区工业需水量进行了预测,结果表明该方法编程思路简单,是程序开发的好方法。     

基于RBF神经网络的工业取水量预测研究

介绍了径向基函数（RBF）神经网络的结构、原理和训练算法。以某市为研究对象,建立了RBF神经网络工业取水量预测模型,采用最近邻聚类学习算法确定径向基函数的宽度、聚类中心和权值。结果表明：RBF模型具有较强的非线性处理能力和逼近能力,且结构简洁、学习速度快、预测精度高,泛化能力强,克服了BP神经网络学习过程收敛过分依赖于初值和可能出现局部收敛的缺陷。     

改进的 GM（1，1）模型在工业需水量预测中的应用

灰色系统模型在贫信息、小样本的非线性系统建模中具有明显优势,适合对时间序列较短时的需水量进行预测。该文针对基本灰色预测模型背景值构造不合理及未充分利用新信息的缺点,采用重构背景值和等维递补原理对基本GM（1,1）模型进行改进,并利用改进模型对惠州市工业需水量进行拟合和预测,结果表明,改进模型预测精度更高,可作为城市需水量预测的一种方法。     

黄三角高效生态经济区城市水资源需求预测

黄河三角洲特殊的地理条件使得该地区水资源严重匮乏,已成为制约该地区社会经济发展的瓶颈。在对黄河三角洲高效生态经济区经济发展和水资源现状分析的基础上,分趋势分析(情景1)和规划目标(情景2)两种情景模式,从生活、工业和生态三方面预测和分析三角洲城市需水量。结果表明:在情景1条件下,规划年2015年和2020年城市综合需水量将分别达7.43亿、9.57亿m3,分别为2009年的1.49和1.92倍;在情景2条件下,2015年和2020年城市综合需水量将分别达9.49亿、11.71亿m3,分别为2009年的1.91和2.35倍。建议综合开发利用水资源,增强居民节水意识,推动节水技术在工业生产中的应用,加紧城市污水处理厂和中水回用设施建设,在保证城市污水处理厂出水水质的条件下,提高城市中水回用率,实现城市水资源长期、有效、可持续利用。     

改进的GM(1,1)模型在城市需水量预测中的应用

基本GM(1,1)模型未充分利用新信息,且背景值构造不合理,对变化非平稳的数据序列预测精度较低,为此,本文采用重构背景值和等维递补原理对基本GM(1,1)模型进行改进,建立重构背景值的GM(1,1)等维递补模型,并运用改进模型预测北方某市需水量,结果表明,改进模型预测精度更高,为需水量的预测提供了一种新方法.     

北京地区城市污水工业回用初探

以北京市东部某热电厂回用城市二级污水为例 ,研究了二级城市污水工业回用的可行性 ,研究表明 ,回用污水既有重要的社会意义 ,也有明显的经济效益 ,并能提高企业的生产能力 ,可大力推广应用 ,以节约北京市有限的水资源     

鸡西市城市需水量预测分析

以黑龙江省水资源较为短缺的鸡西市为例,选取2010年为基准年,根据鸡西市城市总体发展规划,并结合当地水资源利用现状,分析预测规划水平年2020年和2030年的城市总需水量,并对预测结果进行合理性分析,在此基础上提出解决鸡西市未来城市需水问题的建议。     

基于加权灰色-马尔可夫链模型的城市需水预测

城市需水量预测是区域水资源规划及优化配置的基础内容。在基于灰色GM(1,1)模型预测城市需水量总体趋势的基础上,引入加权马尔可夫链预测理论,建立了加权灰色马尔可夫GM(1,1)预测模型。该模型既考虑了GM(1,1)模型较强的处理单调数列的特性,又考虑了通过相对误差的状态转移概率矩阵的变换提取数据随机波动响应的特点。成都市城市需水量预测结果表明:加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型充分利用需水量数据给予的信息,实现了对相对误差的状态转移的预测,并提高了修正灰色模型预测值的精度;通过与其它2种灰色预测模型预测结果比较,加权灰色马尔可夫GM(1,1)模型精度更高,预测得到2012年和2013年成都市城市需水量分别为74 250.91万m³和79 818.34万m³,呈明显增长趋势。因此该模型提高了随机波动较大数据序列的预测精度,拓宽了传统灰色模型预测的应用范围,更具科学性。