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《合肥工业大学》 2007年
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区域需水量预测的智能方法研究

郭彦  
【摘要】: 区域需水量预测可为区域水安全管理提供重要的基础数据,是区域供水规划的基础。区域需水量预测系统是一个复杂系统,不仅受该区域水资源总量的影响,还与区域的社会经济发展、人均生活水平、供水设施建设、供水价格以及境外引水等众多因素有关。长期以来,区域供水问题一直是制约该区域经济发展的一个重要因素,并且随着经济的发展,区域规模的不断扩大,区域供需矛盾将更加突出。因此,进行区域需水量预测可为水资源合理配置提供科学的依据,可对区域供水规划和水务管理工作起着宏观指导作用。 论文在系统地总结区域需水量预测的各种方法的基础上,着重论述了常用的灰色预测方法和BP神经网络模型,并对这两个模型进行了改进。采用加速遗传算法对灰色GM(1,1)模型已有的参数和新加入的参数进行优化;采用主成分分析法对BP神经网络的训练数据进行预处理,以得到提高预测精度的目的,并通过实例进行了验证,进一步说明了改进的BP神经网络模型具有一定的应用价值。鉴于单个预测方法存在着一定的局限性,论文提出了基于集对分析的组合预测模型,从同、异、反三个方面对各单个模型的预测精度进行定性和定量的综合分析,确定各单个预测模型的权重,实例应用结果表明,该方法是一种直观、简便、通用的组合预测新方法,在区域需水量预测中具有一定的应用价值。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TV213.4

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