基于灰色系统理论的几种需水量预测方法分析

长江科学院院报 ›› 2010, Vol. 27 ›› Issue (7): 12-16.

基于灰色系统理论的几种需水量预测方法分析

杜涛 , 叶琰 , 李洪伟 , 廖城毅 , 沈亮

西南大学资源环境学院 , 重庆 400716

出版日期:2010-07-01 发布日期:2012-08-21

Analysis of Several Water Demand Prediction Methods Based on Gray System Theory

DU Tao, YE Yan, LI Hong-wei, LIAO Cheng-yi, SHEN Liang

College of Natural Resources and Environment, Southwest University, Chongqing 400716 ， China

Online:2010-07-01 Published:2012-08-21

摘要/Abstract

摘要： 在灰色系统理论下，运用几种方法弱化原始需水量数据，并进行对比分析。分析表明二阶弱化算子修正与累加生成相结合的方法精度较高，最终验证了该模型应用于重庆市北碚区需水量预测的可行性及有效性，预测2015年北碚区需水量为2.45亿m_³，2020年北碚区需水量为2.69亿m_³。

关键词: 灰色模型, 二阶弱化算子修正, 需水量预测, 精度

Abstract: On the basis of the gray system theory, we weaken the original data of water demand by using several methods, then conduct comparative analysis on forecasting results. Analysis shows that the result obtained from the combination of second-order weakening operator with the AGO can get the highest accuracy. Finally, we validate the feasibility and effectiveness of the model which is applied to forecasting water demand in Beibei, Chongqing. The forecasted result is that: water demand of Beibei District is 245 million m_³ in 2015, and 269 million m_³ for the year of 2020.

Key words: gray model, second-order weakening operator, water demand forecast, accuracy

中图分类号:

TV213.4

杜涛 , 叶琰 , 李洪伟 , 廖城毅 , 沈亮. 基于灰色系统理论的几种需水量预测方法分析[J]. 长江科学院院报, 2010, 27(7): 12-16.

DU Tao, YE Yan, LI Hong-wei, LIAO Cheng-yi, SHEN Liang . Analysis of Several Water Demand Prediction Methods Based on Gray System Theory[J]. JOURNAL OF YANGTZE RIVER SCIENTIFIC RESEARCH INSTI, 2010, 27(7): 12-16.

[1]	侯燕军, 田婉婷, 康永强. 基于降雨量逐步逼近法的泥石流预警判据[J]. 长江科学院院报, 2023, 40(7): 146-151.
[2]	周思儒, 信忠保. 基于多源数据的近40年青藏高原降水量时空变化[J]. 长江科学院院报, 2023, 40(10): 186-194.
[3]	孙向军, 潘家军, 周跃峰, 左永振. 筑坝粗粒料单线法湿化变形模型比较[J]. 长江科学院院报, 2023, 40(1): 146-152.
[4]	李齐荣, 苗则朗, 陈帅, 李珂, 蒲明辉. 基于多模态分类模型的芦山地震滑坡易发性评价[J]. 长江科学院院报, 2022, 39(5): 63-70.
[5]	杨晨蕾, 包腾飞. 基于FCM-XGBoost的大坝变形预测模型[J]. 长江科学院院报, 2021, 38(8): 66-71.
[6]	韩晓玉, 邬爱清, 徐春敏. 地应力测量精度及其全要素量化表征研究[J]. 长江科学院院报, 2021, 38(8): 84-90.
[7]	彭慧琼. 基于BIM的精细化土石方量计算方法[J]. 长江科学院院报, 2021, 38(7): 109-114.
[8]	田景环, 樊素琦, 王文川, 刘昌军, 张启义, 赵悬涛, 马珊. FFMS模型与HEC-HMS模型在暴雨洪水预报中的应用比较[J]. 长江科学院院报, 2021, 38(3): 59-65.
[9]	吴迪, 郭家力, 向晓莉, 余钟波. 降水径流特征变化对月水量平衡模型模拟精度及参数的影响[J]. 长江科学院院报, 2020, 37(7): 41-46.
[10]	贺波, 马静, 高赫余. 基于多粒度特征和XGBoost模型的城市日供水量预测[J]. 长江科学院院报, 2020, 37(5): 43-49.
[11]	韩晓玉, 刘元坤, 尹健民, 张新辉, 付平, 徐春敏. 空心包体介质参数对应变片变形和测量精度的影响分析[J]. 长江科学院院报, 2020, 37(3): 144-149.
[12]	胡安玉, 包腾飞, 杨晨蕾, 张静缨. 基于LSTM-Arima的大坝变形组合预测模型及其应用[J]. 长江科学院院报, 2020, 37(10): 64-68.
[13]	董丹丹, 祖安君, 孙雪莲. 基于GACO-BP-MC的大坝变形监控模型[J]. 长江科学院院报, 2019, 36(7): 48-54.
[14]	曹延明, 井德泉, 刘春高. 人工免疫算法优化双支持向量机在拱坝变形预测中的应用[J]. 长江科学院院报, 2019, 36(12): 54-58.
[15]	周华敏, 肖国强, 周黎明, 张敏, 付代光. 堤防隐患综合物探技术及应用[J]. 长江科学院院报, 2019, 36(10): 135-140.