灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量

需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算,并与其他预测方法比较。结果表明,该模型有较高的预测精度,优于单个模型,预测效果更优于其他方法。     

基于熵权法的PHC管桩承载力组合预测

为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM（1,N）、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM（1,N）法平均绝对百分比误差（MAPE）值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。     

城市需水预测方法研究

详细阐述了采用BP神经网络和模糊神经网络进行城市需水预测的方法，并将这两种方法应用到天津市需水预测的实证研究中．通过对这两种方法进行比较．发现在相关因素数据比较齐全时，模糊神经网络有比较好的模拟结果。     

基于小波分析的交通参数组合预测方法

为了更加准确地预测交通参数的变化趋势,结合小波理论处理时变信息的优势,设计了一种在小波分析的基础上利用BP神经网络进行预测的组合预测方法。该方法采用小波理论与神经网络结合的策略,具有普适性,且比传统的基于小波分析的组合预测过程简单,为大运算量的实时应用提供了可能。利用实际数据对该方法进行了验证,并与对比算法进行了效果对比。结果表明,本文提出的方法预测效果较好,具有一定的实用性。     

基于灰色BP神经网络组合模型的郑州市商品住宅价格预测

针对郑州市商品住宅价格问题进行了研究,在传统GM(1,1)模型的基础上引入BP神经网络模型,建立了灰色BP神经网络组合模型,采用传统GM(1,1)模型与灰色BP神经网络组合模型预测郑州市商品住宅价格.结果表明,灰色BP神经网络组合模型比传统GM(1,1)模型预测精度高,具有更好的应用价值.     

BP网络的城市时用水量预测组合模型

为建立起城市用水量与其影响因素间的预测模型,以预测的城市用水量趋于合理,针对城市时用水量的特点及影响因素,在考虑充分利用各因素历史观测数据的基础上,利用BP神经网络建立了城市时用水量的时间序列预测与解释性预测组合模型,并对南京市的时用水量进行了预测.预测结果与实际情况具有很好的一致性,预测误差小,能满足供水系统调度的实际需要.可见,本预测组合模型是合理的,为城市时用水量预测提供了一种可行方法.     

BP神经网络在城市需水量预测中的应用

将BP神经网络方法,引入到城市需水量预测中,表现需水量众多影响因子的非线性复杂因果规律,结果表明,神经网络方法应用到城市需水量预测中具有较强的预测能力和很高的可信度,技术上是可行的。     

基于神经网络最优组合预测在电力负荷预测中的应用

为提高负荷预测的准确性,引入了最优组合预测模型,使几个电力负荷预测模型有机地结合起来.针对最优组合预测模型权重分配时出现的负权重问题,建立了基于神经网络的最优组合预测模型,通过实例论证,该模型具有较高的预测精度.     

基于灰色理论和BP神经网络串联组合的能源需求预测

本文对某省能源现状进行了分析,进而提出了能源需求预测的必要性,在利用统计数据分析某省能源消耗趋势后,利用灰色GH（1,1）模型进行预测,然后把预测结果和影响因素同时作为BP神经网络的输入进行预测,结果表明,基于GH—BP串联组合模型的预测精度要高于单纯地GH（1,1）预测。最后分析了某省新能源的发展优势。     

智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究

提出将Kohonen网络、Elman神经网络和遗传算法结合起来建立一种智能组合预测模型,此模型能够综合各种单一预测模型的优点,内在结构随时间的推移不断变化,符合电力负荷的特点,提高了负荷预测的精度.文中给出了三种网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,从而验证了智能组合预测模型的合理性和良好的应用前景.     

水资源需求预测研究

叙述了国内外在水资源需求预测方面的研究概况。在系统研究水资源需求预测的常用预测方法和模型的基础上，对过去需水量预测中存在的主要问题进行了分析，并对需水量预测中长期需水量预测结果与实际情况误差较大的问题作了深入探讨，认为，对需水量变化规律认识的不足是产生需水量预测误差的主要原因。指出，对水资源需求预测方法及水资源需求量的预测研究都有待于进一步完善。     

长春市需水量预测

说明了水量预测的必要性,以长春市1995年-2006年的城市需水量为基础数据,通过建立以新代旧的GM（1,1）模型,分别对长春市2010年,2015年,2020年的城市需水量进行了预测．     

Method of Predicting Water Content in Crude Oil Based on Measuring Range Automatic Switching

Water content in output crude oil is hard to measure precisely because of wide range of dielectric coefficient of crude oil caused by injected dehydrating and demulsifying agents.The method to reduce measurement error of water content in crude oil proposed in this paper is based on switching measuring ranges of on-line water content analyzer automatically.Measuring precision on data collected from oil field and analyzed by in-field operators can be impressively improved by using back propogation (BP) neural...     

遗传神经网络在铁矿石需求预测中的应用

将遗传算法与BP神经网络结合,利用遗传算法的全局搜索优化BP网络的初始权重,有效地克服了BP算法的局部收敛和收敛速度慢等问题.使用主成分分析法选取输入变量,并将建立的混合模型应用于铁矿石需求预测中.实验表明,该方法改善了预测精度,达到了较好的预测效果.     

台州市水资源可持续开发利用分析

随着台州市国民经济和社会高速的发展,水的供需矛盾日益凸显。台州市区域经济发达,水体受人类活动的影响较严重,水库总体水质呈缓慢下降趋势,水资源量的时空分布不均,在水资源的开发利用上,也存在治涝标准低,水环境恶化,水功能低下,水资源浪费严重,水资源利用率低等等问题。因此,应合理开发利用规划水资源,加强地表水源工程建设,推行节水措施,确保水资源的可持续利用。     

关于台州市实施农村饮用水工程的思考

农村饮用水工程是浙江省“五大百亿”工程的组成部分,也是摆在水利工作和农村工作首位的民生工程、民心工程、实事工程、德政工程,切实保障千万农民饮用水工程的顺利实施意义重大．台州市农村饮用水水质经抽样检测总合格率偏低,因此,通过合理配置水资源,建立健全多元化投融资体制,坚持多种发展模式和运行管理制度,探索与台州市经济发展和新农村建设相协调的农村饮用水建设和管理新路子意义重大．     

城市公共交通需求预测模型研究

根据城市公共交通预测所包含的内容,提出灰色预测法城市公共交通需求预测模型,并以武汉市公共交通实际统计数据为基础,给出具体的算法,对武汉市2001年至2009年公共交通客运量需求进行了预测。     

城市给水系统时用水量的几种联合预测方法

研究了城市给水系统时用水量的单一预测方法 ,并提出几种联合的预测方法。对各种方法的实际运用结果进行比较 ,发现联合预测的精度要优于单一的预测方法