数据驱动的上海市日需水量预报建模研究
作者:
黄宇斌
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袁景淇
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汪瑞清
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赵平伟
关键词:
城市需水量
人工神经网络
支持向量机
预报
摘要：
为了提高城市供水调度的品质和效率,需要高精度的日需水量预报信息作为参考。分析影响城市需水量变化的主要因素,以近期需水量、降水及气温实测值为输入,辅以星期、节假日信息校正,采用RBF神经网络与支持向量机相结合的数据驱动建模技术,进行超前一天需水量预报研究。为了提高黑箱模型的训练效果,对数据进行一系列预处理,包括分离出历史需水量中的变化量;提取降水量的连续等级信息;非线性处理温度对需水量的影响。通过模型验证,结果表明预报误差在1%以内的占总预报天数的62.0%。
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