本文關(guān)鍵詞：基于用水量驅(qū)動(dòng)因子的水量預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：采用主成分分析法篩選出顯著的驅(qū)動(dòng)因子,結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析將篩選出的驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行灰色聚類(lèi)和優(yōu)勢(shì)分析.以用水量驅(qū)動(dòng)因子為基礎(chǔ),利用SPSS建立多層感知器網(wǎng)絡(luò),利用矩陣實(shí)驗(yàn)室建立GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).將誘導(dǎo)有序加權(quán)平均算子(IOWA)應(yīng)用到水量預(yù)測(cè)模型中,構(gòu)建基于IOWA算子的MLP-GRNN-BP組合用水量預(yù)測(cè)模型,最后建立由平方和誤差(SSE)、均方誤差(MSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)、均方百分比誤差(MSPE)和Theil系數(shù)(μ)組成的預(yù)測(cè)效果評(píng)價(jià)體系,評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果,最后以重慶市的用水量預(yù)測(cè)為例,驗(yàn)證以上方法的可行性.結(jié)果表明:經(jīng)過(guò)主成分分析及灰色關(guān)聯(lián)分析,可將用水量驅(qū)動(dòng)因子由31個(gè)降為12個(gè),12個(gè)驅(qū)動(dòng)因子可綜合為4個(gè)聚類(lèi),可確定4種用水量的各自驅(qū)動(dòng)因子的重要性排序;BP,MLP,GRNN和MLP-GRNN-BP組合模型預(yù)測(cè)結(jié)果的MAPE,MSPE和Theil系數(shù)均在5%以?xún)?nèi).
【作者單位】： 重慶大學(xué)三峽庫(kù)區(qū)生態(tài)環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;重慶大學(xué)低碳綠色建筑國(guó)際聯(lián)合研究中心;德累斯頓工業(yè)大學(xué)城市水資源管理研究所;
【基金】：重慶市科技計(jì)劃項(xiàng)目(CSTC2006AB7020)
【分類(lèi)號(hào)】：TU991.31
【正文快照】： 王圃,王以知,張晉,等.基于用水量驅(qū)動(dòng)因子的水量預(yù)測(cè)模型[J].排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào),2014,32(12):1051-1056.Wang Pu,Wang Yizhi,Zhang Jin,et al.Prediction model based on influencing factors of water consumption[J].Journal of Drai-nage and Irrigation Machinery Engineer

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1268741