【摘要】：嚴(yán)格水資源管理制度實(shí)施的背景下,短期用水量預(yù)測(cè)對(duì)城市供水系統(tǒng)調(diào)度的作用日益顯著。在分析日用水量時(shí)序演化規(guī)律及隨機(jī)性影響因素的基礎(chǔ)上,以前7天每日用水量、日最高溫度、當(dāng)月用水量占全年比、日降水量、節(jié)假情況作為短期用水量預(yù)測(cè)指標(biāo),構(gòu)建了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)城市短期用水量預(yù)測(cè)模型,并利用貝葉斯正則化對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化。將兩種模型應(yīng)用于廣州市某自來水公司進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,結(jié)果表明,貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)百分比誤差分別達(dá)0.87%與1.85%,經(jīng)貝葉斯正則化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型泛化能力更強(qiáng),精度提高了約0.98%,更符合城市短期用水量預(yù)測(cè)的高精度要求。
[Abstract]:Under the background of strict implementation of water resources management system, short-term water consumption forecasting plays an increasingly important role in urban water supply system scheduling. Based on the analysis of the time series evolution law of daily water consumption and the influencing factors of randomness, the daily water consumption, daily maximum temperature, the proportion of monthly water consumption to the whole year, the daily precipitation, and the time saving are used as short-term water consumption prediction indexes. The short-term water consumption prediction model of BP neural network is constructed, and the BP neural network is optimized by Bayesian regularization. The results show that the average absolute percentage error of Bayesian neural network prediction model and BP neural network prediction model are 0.87% and 1.85%, respectively. The BP neural network model based on Bayesian regularization has stronger generalization ability and higher precision about 0.98, which is more in line with the high precision requirement of urban short-term water consumption prediction.
【作者單位】： 中國(guó)航天系統(tǒng)科學(xué)與工程研究院;水利部水資源管理中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(U150120175)~~
【分類號(hào)】：TV213

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實(shí)現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

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1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測(cè)的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 賈文靜;基于改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)預(yù)測(cè)及控制研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學(xué);2015年

4 陳彥至;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降維算法研究與應(yīng)用[D];華南理工大學(xué);2015年

5 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];西南大學(xué);2015年

6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測(cè)研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測(cè)研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

9 張韜;幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

10 邵雪瑩;幾類時(shí)滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

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