城市用水量預(yù)測非線性方法的研究.pdf

1、城市用水的短期預(yù)測是城市供水優(yōu)化調(diào)度的依據(jù)，用水量預(yù)測的方法和效果直接影響到供水優(yōu)化調(diào)度的實施和效益。目前，國內(nèi)外用于城市用水量短期預(yù)測方法多為回歸分析法和時間序列分析法。近年來也出現(xiàn)了一些有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法用于用水量預(yù)測的報道。但在這些預(yù)測方法，普遍存在包含大量難以確定的模糊參數(shù)、計算比較復(fù)雜費時、需要歷史數(shù)據(jù)較多、預(yù)測精度較差等問題。 本文中對城市用水量短期預(yù)測方法進行了系統(tǒng)地研究，提出了新的城市日用水量預(yù)測和時用水量預(yù)測模型

2、。本文分別采用BP網(wǎng)絡(luò)、RBF(徑向基函數(shù))網(wǎng)絡(luò)算法、SVM(支持向量機)回歸法求解城市用水量預(yù)測模型，并比較了各種方法的特點。首先，本文針對城市用水量的特點，建立了日用水量時用水量和其相關(guān)因素之間的預(yù)測模型，并分別采用BP網(wǎng)絡(luò)算法、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)算法與支持向量機回歸法，求解預(yù)測模型。RBF網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)自適應(yīng)確定，輸出不依賴初始權(quán)值的優(yōu)良特性；SVM法采用結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則(SRM)，以統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論作為理論基礎(chǔ)，運算速度快，泛化能力強，