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1、控制管理中文核心期刊《微计算机信息》(管控一体化)2006年第22卷第10-3期文章编号:1008-0570(2006)10-3-0082-03基于时间序列的城市用水量预测问题的研究Researchofforecast-modelaboutcitywatersupplybasedontimeseries(南京工业大学)周洪宝闵珍Zhou,HongbaoMin,Zhen摘要:神经网络、灰色系统已成为提供预测与决策支持的有力工具。本文针对城市用水量的预测这一实际问题,分别讨论了基于时间系列的神经网络和灰色
2、系统理论的城市用水量预测效果。通过实例进行预测,比较两者预测的不同效果。若这两种方法在一定的条件下结合起来,用于城市用水量的近期、中长期预测,误差小,能满足实际需要。关键词:预测;神经网络;灰色系统中图分类号:TP183文献标识码:AAbstract:Neuralnetworkandgraysystemhavebecomepowerfultoolsforforecastinganddecision-making.Thepaperpresentsaforecastmodelofcitywatersupp
3、lybasedontimeseries.Thepaperalsocomparesthedifferentpredictioneffectbasedonneuralnetworkandgraysystem.Withtheprocessofexample,itturnsouttwokindsofmethodareeffectiveiftheyarechosecorrectly.技Keywords:prediction,neuralnetwork,graysystem术城市用水量预测是进行城市建设规划、供水
4、系统2灰色系统GM(1,1)预测模型优化调度的一项十分重要的前提工作。正常保证城市创供水是关乎国计民生的一件非常重要的工作。因此对基于少数据模型GM(1,1)的预测称为灰色预测,新城市用水量预测的研究具有很高的政治意义和应用简称为灰预测,包括:数列灰预测;灾变灰预测;季节价值。常见的传统预测方法有很多,比如:德尔菲法、灾变灰预测;拓扑灰预测;系统灰预测;上述灰预测方统计趋势预测、回归分析预测、指数平滑、马尔可夫模法的共同特点是:(1)允许少数据预测(2)允许对灰因型预测、最小方差预测等。上述方法的共同
5、点是对大果律事件进行预测(3)具有可检验性。本文采用数列样本量的追求。由于篇幅所限,本文着重就人工神经灰预测方法,用于单个时间序列的预测,它通过对原始网络、灰色系统在这一领域的应用而展开,结合两者数据作累加处理后,由有了较强规律的生成数据列,建模预测效果的比较,给出笔者对于用神经网络、灰建立微分方程模型.具体过程如下:设有原始非负时间序列X(0)(0)(0)(0)色系统预测模型的一般性结论。=(X(1),X(2),⋯,X(0)的AGO序列X(1)(n))作一次累加生成得到新的序列:X=1神经网络(x(
6、1)(1),x(1)(2),.,x(1)(n)),其中相对于传统的时间序列预测方法,如:Box-Jenk-(1)X(k)=,k=1,2,⋯.,nins方法而言,人工神经网络在这一领域的应用已取得令Z(1)为X(1)的均值(MEAN)序列了较好的效果。目前使用较为广泛的是基于时间序列(1)(1)的前向神经网络预测方法。Z(1)(k)=0.5X(k)+0.5X(k-1)(1)(1)(1)(1)(1)本文采用基于BP算法的前向神经网络预测城市Z=(Z(2),Z(3),Z(4),...,Z(n))则GM(1,
7、1)的定义型,即GM(1,1)的灰微分方程模用水量,这主要是由于前项神经网络具有可任意逼近型为非线性连续函数的学习能力和对杂乱信息的综合能(0)(1)力。城市用水量的时间序列预测的神经网络模型通常X(k)+aZ(k)=b可分为两种:同质模型和异质模型,同质模型直接从X(0)(k)为灰导数,对应于,Z(1)(k)为背景值,对应被预测的时间序列中提取训练样本集;异质模型则除于X(1)(t),a为发展系数,b为灰作用量,是微分方程的参了使用时间序列本身的数据外还需要使用其它信息数,这表明GM(1,1)灰微分
8、方程对应于下述(白)微分方程作为模型的输入,这些信息可能是水价的调整、国家(1)+aX=b宏观政策的调整等。一些研究者认为异质模型更有效,但基于简易、可操作的建模原则,本文采用的是同利用最小二乘法求参数a,b.引入中间参数C、D、质模型。E、F周洪宝:工程师硕士研究生C=,D=,E=,F=-82-360元/年邮局订阅号:82-946《现场总线技术应用200例》您的论文得到两院院士关注控制管理满足条件,则需对原始数据作预处理,使之满足建模条件。常用的数据预
