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基于时间序列的城市用水量预测问题的研究
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2009-08-10
李军
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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。
城市用水量预测是进行城市建设规划、供水系统优化调度的一项十分重要的前提工
作。正常保证城市供水是关乎国计民生的一件非常重要的工作。因此对城市用水量预测
的研究具有很高的政治意义和应用价值。常见的传统预测方法有很多，比如：德尔菲法、统计趋势预测、回归分析预测、指数平滑、马尔可夫模型预测、最小方差预测等。上述方法的共同点是对大样本量的追求。由于篇幅所限，本文着重就人工神经网络、灰色系统在这一领域的应用而展开，结合两者建模预测效果的比较，给出笔者对于用神经网络、灰色系统预测模型的一般性结论。
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。
城市用水量预测是进行城市建设规划、供水系统优化调度的一项十分重要的前提工
作。正常保证城市供水是关乎国计民生的一件非常重要的工作。因此对城市用水量预测
的研究具有很高的政治意义和应用价值。常见的传统预测方法有很多，比如：德尔菲法、统计趋势预测、回归分析预测、指数平滑、马尔可夫模型预测、最小方差预测等。上述方法的共同点是对大样本量的追求。由于篇幅所限，本文着重就人工神经网络、灰色系统在这一领域的应用而展开，结合两者建模预测效果的比较，给出笔者对于用神经网络、灰色系统预测模型的一般性结论。
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