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摘要:
城市供水系统是一个复杂的大系统,供水量受多种因素的共同影响.为了节约水资源,供水公司需要根据日供水量记录估计未来一段时间的用水量,以便安排未来的生产调度计划.以过去七年的历史数据为基础.建立了供水量的最优组合预测模型.首先采用霍尔特指数平滑法预测模型进行预测,然后采用BP神经网络预测模型进行了预测,最后采用最优组合预测模型对前两种模型的预测结果进行了优化,模型具有较高的预测精度,组合预测的预测效果优于任意一种单一预测的预测效果,供水量预测结果对未来供水的短期或长期规划能起到重要的宏观指导作用.组合优化的预测结果更为稳健、精度更高,在其它的能源消费预测中具有一定的推广应用价值.
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文献信息
篇名 组合优化的城市供水量预测模型
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 供水量 最优组合预测 霍尔特指数平滑法预测 神经网络预测
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 建模与验模
研究方向 页码范围 79-82,209
页数 5页 分类号 TV213.4
字数 5527字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2008.08.021
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘洋 北京交通大学软件学院 34 338 10.0 17.0
2 胡恩召 北京交通大学软件学院 1 11 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
供水量
最优组合预测
霍尔特指数平滑法预测
神经网络预测
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
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