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。     

西安市工业需水量预测及污水回用于工业研究

随着城市化与工业化水平的不断提高，水资源短缺问题日益突出，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，以西安市为研究对象，对其主要工业需水量采用灰色预测理论进行了预测研究。根据灰色预测理论预测结果确定西安市未来年份的工业需水量，依托西安市第四轮城市总体规划建成的15个污水厂，通过城市污水回用来解决西安市未来工业需水量需求。     

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。     

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。     

工业园区需水量预测方法研究

文章以银川经济开发区为例,采用万元工业增加值用水定额法和产品用水定额法,对银川经济开发区2025年的需水量进行了预测,对比2种预测方法的结果,合理确定银川经济开发区的需水量。     

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。     

西北地区农田灌溉需水量预测方法

农牧业是西北地区的传统产业,也是当前的支柱产业,农业用水占总用水量的90%以上,科学合理地预测未来农田灌溉的需水量,对西北干旱地区水资源合理开发利用与管理尤为重要。根据西北地区地理气候特点和农田灌溉实际情况,以平凉市作为典型区域,提出了灌溉定额、作物需水量、作物生育期内有效降雨利用量和农田灌溉需水量的预测方法。     

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.     

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。     

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。     

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。     

城市需水预测模型研究

需水量预测是供水决策,水利投资数额的重要参考指数,在水资源规划与管理中起着重要的作用。针对现有需水量预测方法存在局限性等问题,结合经济社会发展状况和水资源的特点,建立了城市需水预测模型。该模型能够较好地体现出社会经济、生态、环境和水资源各个系统之间的复杂关系。     

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.     

钦州市郊区电力需求影响因素分析及电力需求预测

通过对影响钦州市郊区电力需求主要因素进行分析,探索钦州市郊区电力需求与经济发展、区域产业结构调整以及季节性气温等因素之间的关系,采用基于灰色模型的用电量预测算法,从各产业发展趋势和负荷结构等方面对2012-2013年的钦州市郊区电力需求进行预测。     

21世纪我国粮食安全保障与灌溉需水预测

中国是一个灌溉大国,21世纪中国粮食安全保障最可能的影响因素是水资源的不足.原有的研究常将粮食安全保障与灌溉需水之间的内在关系割裂开来.利用开发的CAPSIM-PODIUM模型为工具,以全国九大流域片为研究尺度,对2020年我国粮食需求、供给和灌溉需水进行了多方案预测分析.研究表明,2020年我国粮食(贸易粮,不包括大豆和红薯,后同)需求比2000年提高25%,但增加的粮食需求不会动摇我国粮食安全保障.