基于灰色关联分析的支持向量机需水预测研究

近年来需水预测一直被高度重视,由于实际需水预测涉及因素众多难以考虑全面、历史资料的局限性以及需水变化影响因素考虑不足等,各种需水预测方法均存在一定局限性,导致预测结果与实际用水量有较大差别.针对以上问题,考虑采用灰色关联分析与支持向量机结合的方法进行需水预测,根据灰色关联分析方法辨识得到的各类用水主要影响因素,构建支持向量机需水预测模型.以郑州市实际用水量为例,对各部门用水分别建立基于灰色关联分析的支持向量机非线性需水预测模型,结果表明,此方法用于需水预测能够比较全面的考虑需水量影响因子,预测结果精度较高,可作为小样本情况下一种较好的需水预测方法.

Study on Water Demand Prediction by Using Support Vector Machine Based on Gray Relational Analysis