基于改進最小二乘支持向量機的日用水量預測方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩78頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

1、隨著我國城市的不斷發(fā)展，城市供水系統(tǒng)的規(guī)模越來越大，供水系統(tǒng)也趨于更加復雜性，傳統(tǒng)的經驗調度方法已不能滿足管網科學調度運行的需求。因此，對城市供水系統(tǒng)進行優(yōu)化調度勢在必行。城市日用水量預測是實現(xiàn)供水系統(tǒng)優(yōu)化調度的第一步，也是關鍵一步，它很大程度上決定了調度方案是否可行。
　　本文在系統(tǒng)地總結了國內外城市日用水量預測研究進展的基礎上，主要完成了下列工作:
　　(1)引入小波分析理論，有效地消除日用水量序列的噪聲，有助于更好地分

2、析日用水量序列的變化規(guī)律，并采用可分析變量間線性和非線性相關性的互信息法揭示日用水量序列的相關性。
　　(2)以預測日用水量主要影響因素和降噪后的預測日相關的用水量為輸入，以降噪后的預測日用水量為輸出，采用具有較強全局搜索能力、較快搜索速度的變尺度混沌遺傳算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的參數(shù)，建立了基于小波變尺度混沌遺傳最小二乘支持向量機的日用水量預測模型。實例分析結果表明，與基于變尺度混沌遺傳最小二乘支持向量機的預測模型、基于小波遺

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論