基于趋势面模拟的区域农业需水量预测

以山西省各城市2008年农业需水量为因变量,各市相应产量和播种面积为自变量,建立了农业需水量变化趋势面模型,比较了不同阶次趋势面模型的拟合程度,并绘制了趋势面和残差等值线图。经分析得出,趋势面分析方法可以用于分析相近区域农业需水量变化的总趋势,并可用已建立的趋势面模型对缺少农业用水量资料、但可获知产量和播种面积的附近区域进行农业需水量预测。     

基于人工神经网络模型的关中地区用水量的预测

未来用水量的预测对制定区域宏观经济发展规划、水资源规划以及水资源合理配置等具有重要的指导意义,为区域经济的可持续发展提供重要保障.在1986-2005年的用水量演变分析基础上,选取出城镇人口、灌溉面积、GDP、耕地面积、降水量和ET06个驱动力因素,建立了基于驱动力因子的用水量预测的人工神经网络BP模型,并对关中地区2006-2020年的用水量进行预测.     

基于Matlab的人工神经网络用水量预测模型

寻找一种适当的方法来科学地预测城市生活需水量,对城市的发展具有十分重要的意义。鉴于城市生活用水量受众多因素影响,并具有复杂的非线性的特点,建立了基于Matlab技术的LM-BP网络的城市用水量预测模型,并利用某市的家庭生活用水量的实测数据对该模型进行网络的训练学习和预测验证。结果表明,采用Matlab技术建模具有方便快捷、不会陷入复杂的编程运算的困扰中的优点,同时该模型具有收敛速度快、预测精度高的特性,为城市生活用水量预测提供了一种行之有效的方法。     

基于Matlab 的人工神经网络生活

寻找一种适当的方法来科学地预测城市生活需水量，对城市的发展具有十分重要的意义。鉴于城市生活用水量受众多因素影响，并具有复杂的非线性的特点，建立了基于Matlab技术的LM-BP网络的城市用水量预测模型，并利用某市的家庭生活用水量的实测数据对该模型进行网络的训练学习和预测验证。结果表明，采用Matlab技术建模具有方便快捷、不会陷入复杂的编程运算的困扰中的优点，同时该模型具有收敛速度快、预测精度高的特性，为城市生活用水量预测提供了一种行之有效的方法。     

城市用水量与城市化进程的关系探讨

初步提出了城市用水量与城市化进程之间关系的数学模型．以杭州市为例，经比较分析。得出城市用水量与城市化程度成半对数关系的结论。并运用此模型进行用水量预测。可以为城市用水量的规划提供参考依据。     

等维灰数递补动态模型在城市生活用水量预测中的应用

运用灰色系统理论中“等维灰数递补动态模型”对城市生活用水量进行了分析与预测。一是对用水人口进行预测,并运用回归理论对城市生活用水量与用水人口的关系建立模型,对城市生活用水量进行了预测;二是运用等维灰数递补动态模型直接对生活用水量进行预测。     

改进灰色预测模型在灌溉用水量建模中的应用

灌溉用水量系统受诸多不确定性因素的影响,采用灰色预测方法对甘肃省灌溉用水量进行建模分析.通过对灰色GM(1,1)模型的预测精度的分析表明,GM(1,1)预测公式系数的选取存在缺陷.因此基于残差和为零准则,就预测公式系数C的选取问题提出新的计算方法,并对系数修正前后的模型分别建模.结果表明;改进灰色模型预测灌溉用水量与实际用水量更接近、精度更高.     

灰色系统与多元逐步回归耦合模型在年用水量预测中的应用

探讨了将多元回归分析模型和灰色系统GM(1,1)耦合应用于北京市总用水量预测的方法和技术.对北京市1980～2001年的序列资料,利用灰色系统的关联度分析和逐步回归的思想,通过比较和选择,建立了多元线性逐步回归方程;将用GM(1,1)模型拟合反推得到的预测值带入方程求出总用水量的未来值.结果表明:人均日生活用水量和工业用水量是影响北京市总用水量变化的主要因素.灰色系统与多元线性回归的耦合模型用于对城市总用水量的预测是行之有效的.     

基于改进GM-LSSVR模型的郑州市用水量预测

准确的用水量预测是响应国家高质量发展的重要抓手,也是城市水资源优化配置的基础.针对用水量序列存在波动性、灰色模型与所需因素存在线性关系等问题,提出了一种基于HP滤波分解的GM-LSSVR预测模型,即先采用灰色关联分析法筛选合适的用水量影响因素,再利用HP滤波分解法将筛选的用水量及影响因素分解为长期趋势序列和短期波动序列...     

城市发展过程中用水量预测研究

城市化程度的不断提高使得城市对资源环境的需求越来越多,对资源环境的压力也越来越大,尤其是对作为城市物质基础的水资源的压力越来越大。因此需要对城市经济发展过程中城市发展与城市用水的关系进行更进一步的研究。用衡量城市经济发展的4个指标组成一个向量-Ψ来定量描述城市化,并利用神经网络建立了向量-Ψ与城市用水量Q的数量关系,然后根据城市经济发展目标预测相应城市规模条件下城市用水量,为城市规划提供依据。