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。     

郑州市城市生态环境需水量计算

将城市作为一个典型人工生态系统,论述了城市生态环境需水量的概念与内涵,分别从生活需水量、生产需水量和自然环境需水量3个方面分析了城市生态环境需水量的计算方法.以郑州市为例,进行了实证研究,预测各水平年(2010年、2015年、2020年)城市生态环境需水量分别为6.01亿、7.24亿、8.40亿m3,根据郑州市不同水平年可供水量进行了水资源供需平衡分析.     

基于生态需水量的城市水生态足迹研究

计算了基于生态环境需水量的郑州市1994～2005年水生态足迹,并对未来规划水平年(2010年、2015年、2020年)进行了预测.结果表明:1994～2005年水生态足迹高于1.0,郑州市水资源利用是不可持续的;考虑回用水和不考虑回用水的计算结果比较显示,城市的水资源可持续利用状况将得到一定的改善.未来水平年2010年、2015年、2020年郑州市不考虑和考虑回用水量的水生态足迹分别为1.20、1.24、1.23和1.08、1.08、1.08,表明郑州市水资源可持续利用状况将大有改善,但水资源利用仍然不可持续,还需要通过多种措施来提高郑州市城市水资源承载能力.     

灰色模型在广州年需水量预测中的应用

灰色模型用于城市年需水量的预测，能够克服传统的数理统计方法的资料难以收集、精度难以保证等不足。该文结合广州市2003～2010年的年用水量建立GM（1，1）模型进行拟合，结果良好。对2011～2015年广州市需水量进行预测，发现2011～2015年广州市需水量总体呈现下降趋势，其中工农业需水量下降趋势明显，但生活需水量呈现增长趋势。     

基于等维新息GM（1，1）的郑州市需水量预测

针对传统GM(1,1)模型当系统增长速度较快时可能出现较大误差的弱点,提出了等维新息GM(1,1)模型,对郑州市2010年、2015年、2020年的需水量进行了预测,得出需水量分别为66 560万、76 380万、90 561万m3.     

城市用水量预测方法及应用比较研究

为了建立城市用水量预测方法模型库，本文总结了城市用水量的预测方法。详细介绍了时间序列分析法、解释性预测方法、灰色GM（1，1）以及用水定额法等几种代表性方法。指出每种方法的优缺点，城市用水量预测应根据实际情况选取预测方法。以郑州市为例，选取不同的方法进行预测及分析，结果表明郑州市2020年之前的用水量呈现非线性递增的趋势。     

石羊河流域武威属区生活需水量预测

在分析回归分析模型和灰色GM(1,1)模型原理的基础上,利用两种模型分别对石羊河流域武威属区生活需水量进行了模拟分析。由于回归分析模型对石羊河流域武威属区生活用水量的模拟精度偏低,而GM(1,1)模型的模拟结果比较准确、合理,因此应用GM(1,1)模型预测石羊河流域武威属区2010年、2015年、2020年生活需水量分别为11 522.67万、15 987.03万、22 181.06万m3。     

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。     

优选组合模型在山东省工业需水预测中的应用

工业的迅速发展以及水资源短缺,致使工业需水量预测成为焦点.以工业生产函数法、人均综合用水量法作为基本方法分别预测了山东省的工业需水量,其中工业生产函数法考虑了参数的时变性,人均综合用水量法考虑了人口、社会等因素.应用一般的组合理论,对单一模型的预测结果进行了加权组合,通过合理性分析,人均综合用水量法是劣势因子,组合结果不好.提出并采用了先组合模型后预测的新方法,并与一般的组合方法进行比较,证明先组合模型后预测的新方法精度更高一些.最后预测了山东省2015年、2020年的工业需水量分别为212958万、198013万m3.     

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。