基于灰色Verhulst的城市生活需水量预测模型

根据城市生活需水量的特性,建立基于灰色Verhulst的城市生活需水量预测模型,可解决需水量呈S形曲线增长时的中长期预测问题.实例应用表明,灰色Verhulst模型用于城市生活需水量预测,能够满足精度要求.     

与GDP相关的生活需水量预测模型

在目前生活需水量多种预测方法中,往往回避将经济发展指标作为直接影响因素。本文用传统的预测方法,先对生活必需水量加以预测,然后单独考虑GDP对生活需水量的影响,建立了与GDP相关的生活需水量预测模型。用该模型对西安和北京两地的生活需水量进行预测,结果表明该模型进行生活需水量预测是可行的。     

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。     

对城市需水量预测方法的探讨

对城市需水量预测方法进行分析，探讨城市需水量预测的科学方法。     

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。     

多元线性回归分析在北京城市生活需水量预测中的应用

从多元线性回归分析的特点出发 ,探讨北京城市生活需水量的影响因素 ,并对选定的影响因素进行回归分析 ,确定了最终的预测方程 ,应用预测方程对北京市 2 0 10年城市生活需水量进行了预测。     

城市需水量预测方法及应用研究——以哈尔滨需水量预测为例

通过几种常用需水量预测方法的分析研究,根据其各自特点得出在城市规划中通常采用人均综合用水量指标法、分类用水指标法和年增长率法进行需水量预测。并以哈尔滨需水量预测为例说明各种预测方法的应用,为其它城市进行城市需水量预测时提供参考。     

集对分析聚类预测法在城市生活需水量预测中的应用

集对分析聚类预测法结合了集对分析中的同异反模式识别的"择近原则"和聚类分析的基本思想进行分类预测。基于该方法给出了城市生活需水量的详细方法预测,在分析过程中考虑了城市生活需水量与其影响因素之间的关系,利用城市生活用水总量和影响因素的历史数据,建立了城市生活需水量聚类预测的模型,并利用我国北京市的实际数据进行了分析计算。结果表明,该预测方法应用于城市生活需水量预测思路清晰,计算简单且精度较高,该预测方法具有较高的实用价值。     

水资源约束下城市需水量预测研究

在分析需水量预测和水资源约束的基础上,本文探讨了水资源约束的量化指标。提出城市需水量预测应和水资源约束结合,并将水资源约束系数引入需水量预测中。应用BP网络,建立了水资源约束下的城市需水量预测模型。本文以郑州市为例,应用预测模型进行需水量预测,并对预测结果进行了分析。结果表明:本文建立的模型具有一定的实用价值,为区域的发展规划、供水工程规划以及节水规划提供更科学的依据。     

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。     

城市年用水量的分类预测探析

在对某市年用水量随机时间序列原始数据进行预处理的基础上,发现该市年生活用水量的一次累加时间序列数据具有明显的线性趋势;工业年用水量一次累加用水时间序列服从一元多项式。将该市年总用水量分为工业、生活、其他三类进行分类预测,分别用一次累加乘幂指数预测、一次累加一元多项式预测对该市生活和工业年用水量进行了预测,复相关系数达0.99。为便于分析比较,对该市年总用水量预测上采用对年用水量预测效果较好的灰色预测模型进行了预测。结果表明:分类用水量预测比总体用水量预测具有精度高,结果稳定的特点,可用于该市的年用水量预测。     

基于一次累加法的城市年需水量预测

基于年需水量原始时间序列具有非线性随机变化的特点,而一次累加法具有削弱时间序列随机性、增加时间序列规律性、便于回归函数拟合的特点,该文提出了一次累加回归分析法在城市年需水量预测中的应用。实例表明,一次累加建模方法具有精度高,预测结果可靠,可用于城市年需水量预测。     

包头市市区居民生活用水量预测分析

用水量预测对区域水资源规划、利用和管理提供重要依据.运用灰色关联度分析法分析包头市市区居民生活用水量影响因素的基础上,分别建立多元线性回归模型、灰色GM(1,1)模型及灰色线性组合模型对该地区2009年和2010年的生活用水量进行预测分析,同时比较了三个模型的预测精度.结果表明:城市居民生活用水量与城市用水人口、人均居住面积和水价的关联度较高;2009年和2010年用水量的预测采用组合灰色模型精度最高,相对误差分别为13.6％％和6.5％,均方根相对误差为10.7％.组合预测模型的预测精度明显优于单一模型,使结果更加准确、合理,符合实际情况.     

GM组合模型用于城市生活用水量预测

以天津市为例,采用GM组合模型预测城市生活用水量,力求提高预测的精度。首先,通过对往年城市用水特点的分析,运用多元逐步回归的方法和等维灰数递补动态模型对天津市城市生活用水量进行预测,预测的平均误差分别为7.59%和11.55%;然后,采用上述两种模型的GM组合模型对天津市城市生活用水量进行预测,预测的平均误差降低为5.06%。实践证明,GM组合模型适用于城市生活用水量的预测,精度令人满意。     

城市给水系统优化调度研究

用水量预测研究和给水管网数学模型研究是优化调度的基础,用水鼍预测模型是在分析城市用水量序列数据模式的基础上,综合利用统计回归的方法建立的数学表达式;给水管网数学模型是建立水厂出厂压力和流量与管网测压点之间的经验数学表达式,它反映了给水系统的运行工况.优化调度模型的建立和求解是优化调度的核心.     

中长期用水量预测在城市水资源配置中的应用

本文从H市给水管网系统改扩建工程的实际出发,运用灰色神经网络方法对城市中长期用水量进行了预测,建立了灰色神经网络GNNM(1,1)用水量预测模型,达到了在数据较少情况下提高预测精度的目的,编程实践证明是可行的。     

上海市未来综合生活用水需求量预测及节水对策

运用系统动力学方法分析上海市未来综合生活用水量各变量之间的复杂关系,构建上海市未来综合生活用水需求量的系统动力学模型,预测上海市未来综合生活用水量的变化态势,进一步探讨水资源调控的关键环节和措施。这些预测和探讨旨在帮助提高上海市水资源可持续利用的规划和管理水平,也为中国其他发达城市或快速城市化地区的水资源规划和管理提供借鉴。     

城市生活用水多样化趋势与水资源的可持续利用

通过对杭州市生活用水需求变化与用途多样化趋势的调查研究,用量化分析方法寻找与之相关的因素,并以此预测城市用水趋势。针对目前城市生活用水量日益增加、其中低质杂用水的比例较大的情况,从水环境综合治理角度,探讨城市水资源合理利用的最佳系统方式,并提出污水资源化、充分利用雨水、建立新型给排水系统等建议。     

北方某城市居民生活用水现状的调研分析

根据我国北方某城市两个典型居住小区的生活用水量调查和全市中心城区的居民生活用水量问卷普查资料,了解该市居民生活用水现状,掌握居民生活用水规律,并通过数理统计分析,确定居民用水的影响因素及其影响程度。在此基础上通过二元回归分析,推求并建立了该市居民生活需水函数。