非线性组合预测方法研究

本文基于线性组合预测模型提出了更具有一般性的非线性组合预测模型，从理论上对这些模型进行系统的研究，它丰富和完善了组合预测理论。     

基于小波神经网络的城市用水量长期预测研究

针对城市年用水量时间序列的非线性和多时间尺度特性,应用小波分析方法对年用水量时间序列的趋势性、周期性和随机性进行了分析。在此基础上,建立了用于城市用水量长期预测的小波神经网络耦合模型。并利用此模型对昆明市年用水量进行预测,预测结果表明,该模型应用于城市用水量的长期预测具有较高的预测精度和良好的推广能力。     

组合模型在农业用水量预测中的应用

在分析灰色模型与人工神经网络模型特点的基础上提出了灰色神经网络组合预测模型,并以最小二乘法确定了2个单一模型权重系数的分配。结果显示,灰色神经网络组合预测模型的最大、最小及平均误差均明显优于2个单一模型,有效提高了预测的精度。     

基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16%和2.16%,均方根相对误差为1.53%,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34%,3.08%和1.99%。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。     

多元线性回归模型预测城市用水量

本文应用多元回归的方法,对城市用水量进行预测。采取向前选择变量法进行优选,得到相对最优的回归预测模型。拟合情况良好,可以用来预测城市用水量。     

基于组合预测的农业用水量预测

在分析农业用水特性的基础上,提出了可有效克服单一预测模型预测精度不高的组合预测模型,并给出了农业用水量组合预测模型的权重确定方法,最后基于GM（1,1）模型、回归预测模型和指数平滑模型验证了组合预测模型对我国农业用水量的预测精度。     

基于混沌理论的城市用水量预测研究

我国城市日用水量数据较多并与诸多因素息息相关,是一个典型的混沌系统.结合BP神经网络和混沌理论,利用重构相空间的嵌入维数,来确定BP网络的结构,建立基于混沌理论的城市用水量神经网络模型.利用该模型对H市用水量进行预测研究,给出较为详细的计算结果,实例证明该方法的正确性和科学性并有一定的理论价值.     

基于MATLAB7的神经网络在灌溉用水量预测中的应用研究

灌溉用水量的预测对于灌区管理工作具有重要的指导意义,使用神经网络方法预测灌溉用水量。介绍了BP网络的算法步骤,并且以铁甲灌区为例,使用软件MATLAB7对所设计的网络进行学习和训练,隐含层单元数的选取采用实验法,最终以隐单元数为13的网络预测性能最好,误差也达到精度要求。所建模型可以预测铁甲灌区的灌溉用水量。     

组合预测方法及其土壤水分预测中的应用

本文简要介绍了当前较为流行的一种新的预测方法一组合预测方法及最优权数的计算。并利用此方法对预测土壤水分含量的两个单一预测模型进行综合处理，得到了土壤水分含量的组合预测模型，从统计分析和回归检验中可以看出，组合预测模型较原两上单一预测模型的预测精度有较大的提高。     

农业灌溉用水量的LS-SVM预测模型研究

农业灌溉用水量预报是灌区制定水资源调度计划、合理高效分配水量的科学依据。针对灌溉用水量影响因素复杂非线性的特点,鉴于支持向量机算法的诸多优势,建立了基于最小二乘支持向量机的灌溉用水量预测模型,将该模型用于塔河流域T灌区灌溉用水量预测,并与人工神经网络方法预报结果比较,表明该方法具有泛化能力强、误差小等特点。     

我国城乡居民食物消费模式变化对虚拟水消费的影响

为了研究不同的食物消费模式对虚拟水消费的影响,对全国1990—2014年城镇居民和农村居民的食物虚拟水消费量进行了计算分析,结果显示:全国城镇居民和农村居民人均虚拟水消费量都呈现出缓慢增长的趋势,城镇居民人均虚拟水消费量增长速度快于农村,是农村居民的1.12倍左右;城镇居民的虚拟水消费多样性指数高于农村居民;收入水平是引起城乡差异的主要因素之一。未来随着食物消费量的不断增加,食物虚拟水消费量也将持续增长,势必对水资源造成更大的压力,这就需要倡导城乡居民均衡膳食和健康的消费习惯,改善食物消费模式,提高水资源的利用效率。     

水利普查台账建设对象取水量计量方法

分析了目前全国水利普查台账建设过程中存在的诸如认识与协调不平衡、缺少计量设施、建筑业用水台账建设困难等问题。从台账建设对象取水量计量方面入手,选取多个典型地区,对其在该领域所采取的计量方法进行研究,同时对水利普查台账建设下阶段工作任务提出建议。     

北京城镇居民消费结构分析

随着经济的发展和收入的提高, 人们的消费水平在显著上升, 随之而来的是消费结构的不断升级。笔者通过大量的统计数据, 利用计量经济模型, 针对北京城镇居民的消费现状和目前人们消费的主要特征, 系统分析了当前影响北京城镇居民消费结构的主要原因, 得出了系列很具有现实意义的结论, 并给出了合理化建议。     

市民消费需求与城市农业发展研究

受土地制度约束,中国国内关于城市农业的理论和实践更多地聚焦在城市外围的城郊农业上,市内城市农业则以市民家庭农业为主,多处于自发状态.随着市民对城市农业消费需求增长并呈多样化,大众化的城市农业发展难以满足市民多样化及个性化的需求.为此,立足于城市农业的主要消费者与参与者,即市民的角度,借助微观调研数据,分析市民的消费需求,以及城市农业的发展及存在的问题,并针对需求与问题,提出促进城市农业持续健康规范发展的建议.     

安徽省城镇居民消费结构分析

本文运用扩展的线性支出系统ELES模型,结合年度截面数据,分析了安徽省从1996年到2005年近lO年来城镇居民消费状况的变化趋势;根据由此得到的年度时序数据,对10年来安徽省城镇居民消费需求进行了分析,并提出了相应的政策建议。     

主要城市绿化树种苗木耗水特性研究

利用Licor-6400便携式光合作用测定系统,对18种盆栽城市绿化苗木的蒸腾耗水特性进行了测定.结果表明,针叶树种耗水速率低于阔叶树种.针叶树种中日最大耗水速率以油松(Pinus tabulaeformis)最大(35.83g/h),侧柏(Platycladus orientalis)最小(17.15g/h);阔叶树种中,火炬树(Ehus typhina)、刺槐(Robina pseudoacacia)、元宝枫(Acer mono)、紫穗槐(Amorpha fruticcosa)耗水速率的最大值分别达5     

基于POE的城市公园绿地消费特征分析

城市公园绿地对保障城市生态环境可持续发展和维护居民身心健康起着至关重要的作用。深入调查城市绿地消费特征,能有效提高城市公园绿地规划水平,促进城市可持续发展。以沈阳市45个主要公园绿地为样地,以公园绿地消费者为研究对象,采用POE法,对城市公园绿地消费者的年龄、收入、户籍、到访目的、到访频率、交通方式、时间期望等方面进行调查,分析目前城市公园绿地绿地消费特征,为城市绿地系统规划提供重要的决策参考信息。     

径向基函数人工神经网络在棉花耗水量预测中的应用

采用径向基函数人工神经网络的方法,利用MATLAB工具箱,以气象资料中的平均气温、日照时数、平均风速作为输入变量,建立了预测新疆石河子地区棉花耗水量的RBF神经网络预测系统,并通过实测数据的检验得出此预测系统网络模型的绝对误差最大为0．0962mm／d,最小为0．0008mm／d,平均为0．0519mm／d;相对误差最大为1．7995％,最小为0．0165％,平均为0．9664％,可见网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间短,仅需0．0780s。