基于改進最小二乘支持向量機的日用水量預(yù)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(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

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(fù)雜性,傳統(tǒng)的經(jīng)驗調(diào)度方法已不能滿足管網(wǎng)科學(xué)調(diào)度運行的需求。因此,對城市供水系統(tǒng)進行優(yōu)化調(diào)度勢在必行。城市日用水量預(yù)測是實現(xiàn)供水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的第一步,也是關(guān)鍵一步,它很大程度上決定了調(diào)度方案是否可行。
  本文在系統(tǒng)地總結(jié)了國內(nèi)外城市日用水量預(yù)測研究進展的基礎(chǔ)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(guān)性的互信息法揭示日用水量序列的相關(guān)性。
  (2)以預(yù)測日用水量主要影響因素和降噪后的預(yù)測日相關(guān)的用水量為輸入,以降噪后的預(yù)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(yù)測模型。實例分析結(jié)果表明,與基于變尺度混沌遺傳最小二乘支持向量機的預(yù)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(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)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(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)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