基于时间序列模型ARMA的水厂逐日需水量过程预测方法

• 作者: 孙平 张璞 王丽萍 蒋志强 陈凯
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 时间序列模型 日需水量 预测
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 供水工程
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: TU991.3
• 字数: 3776字
• 语种: 中文

摘要

水厂逐日需水量预测作为城市供水优化调度的基础,满足水厂需水量是供水系统调度的基本目标,因此准确预测需水量过程是进行供水系统优化调度的前提条件.通过分析深圳市主要水厂日需水量的变化规律,提取影响水厂逐日需水量关键因素,以时间序列模型ARMA(1,1)为基础,嵌入自适应机制进行滚动预测,提出水厂逐日需水量过程预测方法.实例应用表明ARMA模型能够适用于深圳市水厂逐日需水量预测,预测平均相对误差小于10％,预测值与实测值分布规律基本一致,预测精度较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽萍	华北电力大学可再生能源学院	111	1321	21.0	30.0
2	陈凯		17	126	5.0	11.0
3	蒋志强	华北电力大学可再生能源学院	15	154	9.0	12.0
4	孙平	华北电力大学可再生能源学院	25	144	8.0	11.0
5	张璞	华北电力大学可再生能源学院	12	104	7.0	10.0