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题名基于改进GM-LSSVR 模型的郑州市用水量预测
被引量：4
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作者
李彦彬
闫文晶
张海涛
杜军凯
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机构
华北水利水电大学
中国水利水电科学研究院
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出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2022年第1期141-146,共6页
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基金
国家自然基金项目(51779093)
国家自然科学基金资助项目(52009140)。
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文摘
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,最后通过GM-LSSVR组合模型来预测用水量。以郑州市为例,使用该模型预测2001-2019年用水量,并与GM(1,N)模型、BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明,基于HP滤波分解的GM-LSSVR预测模型预测精度大大提高,具有可行性与实用性,可以较好地应用于城市用水量预测研究中。
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关键词
灰色关联分析
HP滤波分解
gm-lssvr模型
用水量预测
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Keywords
grey correlation analysis
HP filter decomposition
gm-lssvr model
water consumption forecast
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分类号
TV213.4
[水利工程—水文学及水资源]
TU991.31
[建筑科学—市政工程]
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