基于改进GM-LSSVR 模型的郑州市用水量预测

李彦彬; 闫文晶; 张海涛; 杜军凯

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基于改进GM-LSSVR 模型的郑州市用水量预测

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摘要

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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来源
《中国农村水利水电》 |2022年第1期|141-146|共6页
作者
李彦彬; 闫文晶; 张海涛; 杜军凯;
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作者单位

华北水利水电大学;

郑州450046;

中国水利水电科学研究院;

北京100044;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水利资源的管理、保护与改造;用水量;
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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