基于GM(1,1)的河南省需水量预测研究

本文重点介绍了灰色理论及其建模原理,对年度用水量进行深入挖掘,依据河南省2000-2009年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到93.27%,并用该模型对需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为河南水资源规划与管理提供必要的参考。     

基于灰色GM(1,1)模型的城市需水量预测研究

介绍灰色理论建模原理以及参数辨识方法,从年度用水量本身挖掘有用的信息,依据长治市1996年~2004年用水资料建立了灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型精度达到96.4%,并用该模型对城市需水量进行了预测。预测结果表明,该模型用于城市需水量预测,符合其灰色特性,可检验,适用性好,可为长治市水资源规划与管理提供必要的参考。     

灰色系统理论在城市需水量预测中的应用

针对城市需水量特点，运用了具有适用性广，预测准确率高等优点的灰色系统预测模型并对该模型的精度进行了检验。最后用实例验证了该模型用于预测城市需水量的可行性及有效性。     

基于灰色GM(1，1)模型的农田灌溉需水量预测

介绍灰色理论建模原理和模型参数辨识方法,并以实例(长治市1997~2004年灌溉用水资料)建立了灰色GM(1,1)预测模型,运用残差检验、后验差检验以及关联度检验3种方法对模型进行了精度检验,其模型的拟合精度达95.3%。用所建立的模型对长治市2005~2012年农灌需水量进行了外推预测。预测结果表明,该灰色模型用于农灌需水量预测,符合其灰色特性,通用性好,并且所需数据少,计算量适中,预测结果与当地实际情况比较吻合。     

灰色系统理论在城市需水量预测中的应用

针对城市需水量特点、运用了具有适用性广，预测准确率高等优点的灰色系统预测模型并对该模型的精度进行了检验。最后用实例验证了该模型用于预测城市需水量的可行性及有效性。     

基于灰色理论的区域需水量预测研究

针对区域水资源可持续开发利用研究中未来年份区域需水量估计预测问题,建立了基于灰色理论的区域水资源需水量预测模型.奎屯市需水量预测值与实际值对比分析,及数理统计检验中的后验差检验结果表明,该模型可用于区域水资源需求量预测.     

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。     

灰色遗传神经网络模型对居民年需水量预测

根据居民年生活用水的特点,提出一种灰色遗传神经网络组合模型。该模型首先通过遗传算法(GA)对λ取值进行选优,并运用灰色加权模型对年需水量进行一级预测,后通过BP模型对年需水量进行二级预测。以A市S区年居民生活年需水量为例,将2007~2013年生活年需水量作为原始数据并选择合适指标对2014年需水量进行预测。结果表明,组合模型相比灰色神经网络模型精度提高0.84个百分点,比GM(1,1)模型提高了3.08个百分点。     

灰色模型在城市需水量预测中的应用

在调查新郑市水资源供需状况的基础上,从灰色系统理论的特点与需水量本身的变化规律出发,利用该理论建立了城市需水量灰色预测模型,对新郑市2010、2011、2012年的需水量进行了预测,得出需水量分别为15368.4万m3、16113.2万m3和16987.5万m3.结果表明此模型精度较高、预测误差较小,可以真实地代表实际系统,从而使原始数据资料能反映未来需水量的实际变化特性,适合于对城市需水量进行预测.该预测结果为规划建成节水型城市,以水资源的可持续利用实现社会经济的可持续发展提供战略对策.     

基于灰色系统模型的北京市需水量预测分析

该文在对城市需水量预测方法进行对比分析的基础上,结合城市需水量预测工作的特点和要求,引进灰色系统理论,利用北京市2002-2011年历年的年用水量数据,对总用水量、生活用水、农业用水、工业用水分别建立相应的灰色GM(1,1)模型,模型的精度检验效果较好。需水量预测结果表明,2012-2020年的各类需水量预测结果与未来的规划目标和产业发展趋势保持一致,预测结果可为水资源规划提供科学依据。     

城市年需水量的灰色预测探讨

分析了某市年需水量的变化特点,讨论了对年需水量预测效果较好的灰色GM(1,1)模型在该市年需水量预测中的应用,并提出了改进灰色模型在该市年需水量预测中的应用,结果表明:改进的灰色预测模型与传统的灰色GM(1,1)模型相比,平均相对误差及原点误差均较小,可用于该市的年需水量预测,为该市年需水的宏观调控与用水规划提供参考.     

灰色新陈代谢GM(1,1)模型在需水量预测中的应用研究

文章针对常规GM(1,1)模型存在的缺陷,建立了灰色新陈代谢GM(1,1)需水量预测模型。并运用该模型对锡林郭勒盟2015～2020年需水量进行了预测。结果表明,预测结果合理、可靠,模型预测误差较小、精度较高。该模型具有简捷实用、预测精度高等优点,为需水量预测提供了新的方法。     

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。     

东海县需水量预测研究

为了提高对东海县需水量的预测精度,将比重较大且表现出很高随机性的灌溉需水量从需水总量中单独划出,采用定额法按不同频率年型对其进行预测;以灰色预测模型和三次指数平滑模型的组合预测法对非灌溉需水量进行预测,在确定单个模型的权重时更多地考虑了近期残差对预测值的影响;将灌溉需水量和非灌溉需水量汇总即可得到最终的预测值.该方法对数据要求不高并且能够按照不同的概率给出相应的需水量范围,从东海县需水量的历史数据可以判断最终的预测成果比较合理.     

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.     

灰色GM(1,1)模型预测鞍山市居民生活需水量探讨

依据鞍山市2004—2013年居民生活需水量数据,运用灰色GM(1,1)模型对2014—2020年未来7年的居民生活需水量进行预测分析。经计算,该模型的后验差比值C=0.3181,小误差概率P=1.000 0。模型预测精度为好,预测等级为1级,表明此模型符合其灰色特性,可应用于鞍山市居民生活需水量的预测,为区域水资源规划的制定和管理提供基础数据。     

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.     

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。     

基于灰色模型的城市需水量预测

用灰色模型对四川省资阳市2010、2015、2020年的需水量进行了预测,得出需水量分别为2 282.0、2 834.6、3 235.3万m3。对预测结果的精度校验表明,模型的预测精度等级为一级。     

基于RBP神经网络模型的城市需水量方法研究

城市需水量预测是水资源可持续发展的研究基础。需水量预测考虑的影响因素较复杂,增加了需水量预测难度。通过建立RBP神经网络模型,以河北省A城市为例,进行城市需水量拟合与预测,与传统BP神经网络模型和灰色系统模型计算结果进行对比分析,结果表明RBP神经网络模型拟合的相对误差为2.65%,模型预测结果的相对误差为3.92%,计算结果精度高于另外两种方法,对今后城市需水量预测方法研究提供了一种有效方法的借鉴。