本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)序驅(qū)動(dòng)的城市供水量組合預(yù)測(cè)模型研究　出處：《昆明理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 供水量預(yù)測(cè) 混沌理論 鄰近點(diǎn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合模型

【摘要】：通過供水量預(yù)測(cè),既可為優(yōu)化供水系統(tǒng)管理提供數(shù)據(jù)依據(jù),又可為市政供水設(shè)施的投資決策提供指導(dǎo),提高水資源利用效率,改善城市生態(tài)環(huán)境,促進(jìn)社會(huì)和諧健康發(fā)展。為進(jìn)一步提高城市供水量預(yù)測(cè)精度,本文通過收集某市1#、2#水廠的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,從日、月供水量預(yù)測(cè)兩個(gè)方面,開展了基于時(shí)序驅(qū)動(dòng)的城市供水量組合預(yù)測(cè)模型研究,取得的相關(guān)研究成果及結(jié)論如下:①供水量預(yù)測(cè)基本原理及可預(yù)測(cè)性分析研究;首先介紹了基于時(shí)間序列驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)模型的基本原理及數(shù)據(jù)處理方法,接著分析了各供水量時(shí)間序列的可預(yù)測(cè)性。通過功率譜和最大Lyapunov指數(shù)分別從定性和定量的角度分析得出,日、月供水量時(shí)序均存在明顯的混沌特性,說明該供水量時(shí)序具有可預(yù)測(cè)性�；跁r(shí)序驅(qū)動(dòng)的混沌預(yù)測(cè)法不需要考慮影響系統(tǒng)的諸多外在因素,只從時(shí)序中尋找系統(tǒng)規(guī)律,不易受干擾,大大減少了相關(guān)工作量,實(shí)用價(jià)值較大。②基于混沌理論預(yù)測(cè)模型研究;基于混沌理論預(yù)測(cè)模型是目前解決非線性(混沌)系統(tǒng)預(yù)測(cè)問題的有效手段之一,預(yù)測(cè)精度高。分析對(duì)比了混沌全域法、局域法和最大Lyapunov指數(shù)預(yù)測(cè)法的預(yù)測(cè)精度。結(jié)果表明,混沌局域法較混沌全域法和Lyapunov指數(shù)法預(yù)測(cè)精度更高,且對(duì)比相同步距,混沌局域法預(yù)測(cè)誤差波動(dòng)更小。再者,為進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度,討論加權(quán)一階局域法鄰近點(diǎn)優(yōu)選問題,演化追蹤法能夠綜合考慮鄰近相點(diǎn)的演化軌跡,有效辨別真、偽鄰近相點(diǎn),比傳統(tǒng)選取方法及信息準(zhǔn)則取得更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。③對(duì)BP、RBF以及GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了探究;用目前技術(shù)最成熟、應(yīng)用最廣泛反向反饋和徑向基這兩類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)作為供水量預(yù)測(cè)的建�；A(chǔ),對(duì)其理論和建模步驟進(jìn)行了的介紹并分析對(duì)比了這兩類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)及提出改進(jìn)方法。在對(duì)比實(shí)例中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)供水量趨勢(shì)把握較好,徑向基網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度比反向反饋網(wǎng)絡(luò)更高、預(yù)測(cè)值波動(dòng)小,但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在參數(shù)設(shè)計(jì)繁瑣、預(yù)測(cè)結(jié)果不確定的缺點(diǎn)。④基于新技術(shù)的供水量組合模型研究;介紹了組合模型的特點(diǎn)以及供水系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型組合的必要性,隨后介紹了混沌算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的原理。最后在實(shí)例分析中,首先采用加權(quán)一階局域預(yù)測(cè)法、BP、RBF及GRNN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型對(duì)日、月供水量進(jìn)行單獨(dú)預(yù)測(cè),然后將三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別與加權(quán)一階局域法進(jìn)行組合預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,組合預(yù)測(cè)模型精度都高于對(duì)應(yīng)單一預(yù)測(cè)模型,其中加權(quán)一階局域法與GRNN網(wǎng)絡(luò)的組合模型預(yù)測(cè)精度最高,其穩(wěn)定性更好和運(yùn)算時(shí)間更短,證明所提出的組合預(yù)測(cè)方法是可行的。本文提出的組合預(yù)測(cè)模型不僅為城市供水量預(yù)測(cè)提供了一種高效新方法,還為其它相關(guān)研究的開展提供了新思路。所有預(yù)測(cè)方法都編制了相應(yīng)的程序,申請(qǐng)軟件著作權(quán)、專利,這為將來投入實(shí)際使用奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to improve the forecasting precision of urban water supply , this paper introduces the basic principle and the data processing method of the forecasting model of urban water supply based on time series . This paper introduces the principle of the combination model of chaos and neural network . Finally , in the case study , the forecasting model of weighted first order local prediction method , BP , RBF and GRNN network is used to predict the daily and monthly water supply , and then three neural networks are combined with weighted first order local area method . The results show that the combination forecasting model not only provides a new method for forecasting urban water supply , but also provides a new idea for the development of other related research .

【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TU991.31

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1383089