基于序列分解法的城市月需水量预测研究

• 作者: 沈丹玉 牟天蔚 王玲萍 蒋白懿 赵明
• 来源期刊: 供水技术
• 学科: 工学
• 关键词: ANFIS BP神经网络 Daubechies小波 非线性回归 需水量预测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 技术总结
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TU991.31
• 字数: 1723字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9353.2017.05.011

摘要

为更好地满足用水需求,提出一种基于BP神经网络、非线性回归、自适应模糊推理系统(ANFIS)的月需水量组合预测模型.首先通过Daubechies小波将月需水量序列分解为趋势项、周期项、随机项,然后利用BP神经网络、非线性回归及ANFIS模型分别对各分解项进行曲线拟合,最后采用拟合的公式进行预测.针对该模型,采用C市2007年1月至2015年12月的数据进行训练,并应用2016年1至3月的数据进行测试.与单BP神经网络模型预测结果的对比表明,该模型对月需水量预测具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋白懿	沈阳建筑大学市政与环境学院	57	355	10.0	15.0
2	赵明	哈尔滨工业大学市政与环境学院	57	418	12.0	17.0
3	牟天蔚	沈阳建筑大学市政与环境学院	7	22	3.0	4.0
4	沈丹玉	沈阳建筑大学市政与环境学院	5	12	2.0	3.0
5	王玲萍	沈阳建筑大学市政与环境学院	3	11	1.0	3.0