六种预测模型在北京市城市生态环境用水短期预测中的比较

黄天意; 周晋军; 李雅君; 李英杰

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六种预测模型在北京市城市生态环境用水短期预测中的比较

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针对城市水资源短缺和城市生态环境需水研究的迫切性,选用6种预测模型开展城市生态需水预测研究。为探究适合北京市城市生态环境用水预测的模型,以中国城市统计年鉴2004—2019年的北京市相关统计数据为基础,在时间序列预测方法上比较了灰色模型、分数阶灰色模型,在系统分析预测方法上比较了多元线性回归、主成分回归、BP神经网络和灰色神经网络方法。总结并归纳了城市生态环境用水量的概念和计算方法,分析和选取6种不同模型的输入变量,分别开展模型的训练和测试模拟,2004—2016年为训练期,2017—2019为测试期。通过交叉检验得出各类模型预测结果的得分,结果显示分数阶灰色模型得分为0.081 4,优于其他5种模型的得分,说明该模型在六种方法中对北京市城市生态环境用水短期预测的适用性较好。利用分数阶灰色模型对北京市未来2 a的城市生态环境用水进行预测,2021和2022年生态环境用水量分别为19.79亿m^(3)和22.16亿m^(3)。北京市的城市生态环境用水在未来短期时间内将保持高速增长的趋势。

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来源
《水利水电技术（中英文）》 |2022年第3期|119-133|共15页
作者
黄天意; 周晋军; 李雅君; 李英杰;
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作者单位

北京工业大学城市建设学部;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水利调查;
关键词
城市生态环境用水; 需水预测; 分数阶灰色模型; 多元线性回归模型; BP神经网络模型; 灰色神经网络模型; 水资源;

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