城市用水量组合预测模型及其应用

• 作者: 郭泽宇 陈玲俐
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 用水量 预测 SARIMA模型 BP神经网络 组合模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 水文水资源与环境
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TV211.1|F224.0
• 语种: 中文

摘要

针对城市用水量时间序列包含逐步增长趋势、季节性趋势及不确定性的非线性波动特点,单一预测模型往往很难充分反映原始数据中全部的有效信息,结合季节性时间序列模型(SARIMA)和BP神经网络二者优点,构建了一种新型的组合预测模型,对上海市用水量进行不同时间尺度的预测.结果表明,在不同时间尺度上组合预测模型均比单一预测模型精度高、预测质量稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈玲俐	上海大学土木工程系	32	281	8.0	16.0
2	郭泽宇	上海大学土木工程系	1	0	0.0	0.0