本文關(guān)鍵詞：基于自組織數(shù)據(jù)挖掘方法的區(qū)域用水量預(yù)警分析

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【摘要】：本文以區(qū)域用水總量為研究對象,應(yīng)用GMDH方法對其進(jìn)行建模預(yù)警研究,研究內(nèi)容可分為以下四個(gè)方面：1、區(qū)域用水量影響因素體系研究。本著宏觀性原則,本文從人口、資源、經(jīng)濟(jì)、科技、能源和管理六個(gè)方面,對影響中長期區(qū)域用水量影響因素進(jìn)行辨識,選取總?cè)丝�、降雨量�?4個(gè)指標(biāo)構(gòu)建影響因素指標(biāo)體系。2、中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展聚類分析。選取人均GDP、地方財(cái)政收入等19個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo),利用系統(tǒng)聚類方法,將中國31個(gè)省(市)劃分為4類經(jīng)濟(jì)區(qū)域。3、區(qū)域用水量預(yù)測研究。選取北京、廣東、河南和甘肅4個(gè)區(qū)域,依據(jù)用水量預(yù)測要求,利用R語言編程實(shí)現(xiàn)GMDH算法,分別構(gòu)建了這4個(gè)區(qū)域的用水量預(yù)測模型,并利用該方法求出上述4個(gè)省份預(yù)測模型中各影響因素的預(yù)測值,進(jìn)一步求得2014、2015年4個(gè)省份的用水量預(yù)測值。4、區(qū)域用水量預(yù)警分析。根據(jù)預(yù)測的2014、2015年用水總量,結(jié)合用水量預(yù)警方案指出2014、2015年北京、廣東、河南和甘肅4個(gè)區(qū)域所處警度,同時(shí)也表明了GMDH方法是一種適應(yīng)區(qū)域用水量預(yù)測和預(yù)警的有效方法。
【關(guān)鍵詞】：區(qū)域用水量 GMDH方法 預(yù)測 預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;TV213.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 用水量預(yù)測研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 自組織數(shù)據(jù)挖掘-GMDH算法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究方法及內(nèi)容13-14
• 1.3.1 研究方法13-14
• 1.3.2 研究內(nèi)容14
• 1.4 本文創(chuàng)新點(diǎn)及技術(shù)路線14-16
• 1.4.1 論文創(chuàng)新點(diǎn)14
• 1.4.2 論文技術(shù)路線14-16
• 第2章 用水量影響因素體系研究及預(yù)警理論16-22
• 2.1 用水量影響因素體系研究16-19
• 2.1.1 用水量預(yù)測的分類16
• 2.1.2 各類型用水量變化主要影響因素16
• 2.1.3 用水量影響因素辨識準(zhǔn)則16-17
• 2.1.4 中長期用水量影響因素指標(biāo)選取17-19
• 2.2 預(yù)警理論及主要方法19-21
• 2.3 本章小結(jié)21-22
• 第3章 基于R語言的GMDH理論算法22-29
• 3.1 數(shù)據(jù)挖掘算法的研究工具-R語言22-23
• 3.2 GMDH算法23-28
• 3.2.1 GMDH的基本原理23-25
• 3.2.2 GMDH的建模過程25-27
• 3.2.3 GMDH算法的實(shí)現(xiàn)流程27-28
• 3.3 本章小結(jié)28-29
• 第4章 中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的聚類分析29-35
• 4.1 聚類方法簡介29-31
• 4.2 系統(tǒng)聚類法的評價(jià)31-32
• 4.3 指標(biāo)選取32-33
• 4.4 聚類分析33-34
• 4.5 本章小結(jié)34-35
• 第5章 區(qū)域用水量預(yù)測及預(yù)警分析35-54
• 5.1 區(qū)域用水量預(yù)測指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)預(yù)處理35-36
• 5.1.1 區(qū)域用水量預(yù)測指標(biāo)選取35
• 5.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理35-36
• 5.2 北京市用水量預(yù)測36-39
• 5.2.1 北京市經(jīng)濟(jì)發(fā)展及水資源現(xiàn)狀36-37
• 5.2.2 北京市用水量預(yù)測模型的構(gòu)建37-38
• 5.2.3 北京市2014和2015年用水總量預(yù)測38-39
• 5.3 廣東省用水量預(yù)測39-43
• 5.3.1 廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展及水資源現(xiàn)狀39-40
• 5.3.2 廣東省用水量預(yù)測模型的構(gòu)建40-41
• 5.3.3 廣東省2014和2015年用水總量預(yù)測41-43
• 5.4 河南省用水量預(yù)測43-47
• 5.4.1 河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展及水資源現(xiàn)狀43-44
• 5.4.2 河南省用水量預(yù)測模型的構(gòu)建44-45
• 5.4.3 河南省2014和2015年用水總量預(yù)測45-47
• 5.5 甘肅省用水量預(yù)測47-51
• 5.5.1 甘肅省經(jīng)濟(jì)發(fā)展及水資源現(xiàn)狀47-48
• 5.5.2 甘肅用水量預(yù)測模型的構(gòu)建48-49
• 5.5.3 甘肅省2014和2015年用水總量預(yù)測49-51
• 5.6 區(qū)域用水量預(yù)警分析51-52
• 5.7 本章小結(jié)52-54
• 第6章 總結(jié)與展望54-56
• 6.1 研究總結(jié)54-55
• 6.2 研究展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果59-60
• 致謝60-61
• 附錄61-68

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本文編號：1076094