基于PSO-SVR模型的再生水利用潜力预测分析——以河北省为例

余鹏明; 管孝艳; 陈俊英

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基于PSO-SVR模型的再生水利用潜力预测分析——以河北省为例

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选取制约河北省再生水利用的经济投资、设施建设和用水因素三方面9个指标,通过使用粒子群优化算法支持向量回归机PSO-SVR模型,建立了自变量与再生水利用量之间的非线性函数映射关系,并对河北省再生水利用量进行了预测分析.结果表明,PSO-SVM模型,具有较好的预测精度与泛化能力,优于PCR回归模型和逐步回归模型.运用该模型对2020年、2025年河北省再生水利用量进行了预测,并计算了再生水利用率,再生水利用量影响因素的敏感性分析表明,用水状况因素指标对再生水利用量的影响作用最大,是影响河北省再生水利用量的主要因素.

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来源
《水利与建筑工程学报》 |2020年第4期|70-75|共6页
作者
余鹏明; 管孝艳; 陈俊英;
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作者单位

中国水利水电科学研究院水利研究所北京100048;

西北农林科技大学水利与建筑工程学院旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100;

中国水利水电科学研究院水利研究所北京100048;

西北农林科技大学水利与建筑工程学院旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类灌溉技术;
关键词
再生水; PSO-SVR模型; 潜力预测; 敏感性分析;

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