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The chaotic characteristics and maximum predictable time scale of the observation series of hourly water consumption in Hangzhou were investigated using the advanced algorithm presented here is based on the conventional Wolf's algorithm for the largest Lyapunov exponent. For comparison, the largest Lyapunov exponents of water consumption series with one-hour and 24-hour intervals were calculated respectively. The results indicated that chaotic characteristics obviously exist in the hourly water consumption system; and that observation series with 24-hour interval have longer maximum predictable scale than hourly series. These findings could have significant practical application for better prediction of urban hourly water consumption. 相似文献
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The chaotic characteristics and maximum predictable time scale of the observation series of hourly water consumption in Hangzhou were investigated using the advanced algorithm presented here is based on the conventional Wolf's algorithm for the largest Lyapunov exponent. For comparison, the largest Lyapunov exponents of water consumption series with one-hour and 24-hour intervals were calculated respectively. The results indicated that chaotic characteristics obviously exist in the hourly water consumption system; and that observation series with 24-hour interval have longer maximum predictable scale than hourly series. These findings could have significant practical application for better prediction of urban hourly water consumption. 相似文献
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用人工神经网络预测时用水量的方法 总被引：4，自引：0，他引：4
根据城市时段用水量序列季节性、趋势性及随机扰动性的特点 ,利用人工神经网络方法 ,建立了时间水量短期预报模型 .选取不同的隐层结点数 ,采用相同的输入样本及预测数据进行训练和预测 ,并通过比较其相对误差的大小 ,确定了神经网络的结构 ,并应用 Matlab语言进行了具体的建模和预报 .实例考核证明 ,该方法与常用的时间序列三角函数分析法相比 ,具有预测误差小、计算速度快等特点 ,可满足供水系统调度运行的实际需要 相似文献
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A new method of short-term forecasting for water consumption in municipal supply water networks based on wavelet transformation is introduced. By wavelet decomposing commonly used in the signal field, water consumption per hour is decomposed into many series. Trend item, cycle item and random item are separated from the original time series in this way. Then by analyzing, building a model, forecasting every series and composing the results, the forecasting value of the original consumption is received. Simulation results show that this forecasting method is faster and more accurate, of which the error is less than 2%, indicating that the wavelet analytical method is practicable. 相似文献
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A system dynamics approach to urban water demand forecasting was developed based on the analysis of urban water resources system.which was characterized by multi.feedback and nonlinear interactions among system elements.As an example,Tianjin water resources system dynamic model was set up to forecast water resources demand of the planning years.The practical verification showed that the relative error was lower than 1O%.Furthermore,through the comparison and analysis of the simulation results under different development modes presented in this paper.the forecasting results ofthe water resources demand ofTianiin was achieved based on sustainable utilization strategy of water resources. 相似文献
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应用确定性混沌分析技术,初步研究了下喷自吸环流反应器内气－液两相流动的时序压力波动的局部混沌特性．结果发现,在本文实验条件下,该反应器内局部最大李雅普诺夫指数值均大于零,并且呈现出与局部分形维数类似的分布规律．这些结果表明,该反应器内的流动行为呈现混沌特性,可以应用诸如局部最大李雅普诺夫指数和局部分形维数等局部非线性特征参数从更深层上揭示多相反应器内的流动特性,例如流区过渡及流动结构等． 相似文献
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Elman神经网络是一种典型的回归神经网络,比BP神经网络具有更强的计算和适应时变特性的能力,因而非常适用于预测股市这一类极其复杂的非线性动力学系统。文章给出一种基于Elman神经网络的股票市场建模、预测及决策方法,对浦发银行股价在时间序列上作了连续若干天的短期预测,实验结果取得较高的预测精度、较为稳定的预测效果和较快的收敛速度。这表明该预测模型对于个股价格的短期预测是可行和有效的。 相似文献
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为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测. 相似文献
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A system dynamics approach to urban water demand forecasting was developed based on the analysis of urban water resources
system, which was characterized by multi-feedback and nonlinear interactions among system elements. As an example, Tianjin
water resources system dynamic model was set up to forecast water resources demand of the planning years. The practical verification
showed that the relative error was lower than 10%. Furthermore, through the comparison and analysis of the simulation results
under different development modes presented in this paper, the forecasting results of the water resources demand of Tianjin
was achieved based on sustainable utilization strategy of water resources.
Supported by National Natural Science Foundation of China (No.50578108), Doctoral Programs Foundation of Ministry of Education
of China (No.20050056016), National Key Program for Basic Research (“973” Program, No.2007CB407306-1), Science and Technology
Development Foundation of Tianjin (No.033113811 and No.05YFSYSF032), Educational Commission of Hebei Province (No.2008324)
and Tianjin Social Key Foundation (No.tjyy08-01-078).
ZHANG Hongwei, born in 1956, male, Dr. Prof. 相似文献
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以1992-2012年的安徽省城镇居民人均消费支出的数据,运用多元回归与时间序列结合的模型预测、ARIMA模型预测和灰色预测三种单项预测方法,以预测的误差平方和最小为准则,建立IOWA组合预测模型,并以安徽省城镇人均消费支出为例进行实证分析,发现组合预测模型在整体上都优于每一单项预测方法,对我国居民消费支出预测和研究城镇居民人均消费具有重大意义。 相似文献
11.
城市用水量短期预测方法的比较 总被引：6，自引：0，他引：6
国内外用于城市用水量短期预测的方法有很多 ,这些方法在模型的建立、求解及预测精度、速度、适用条件等方面均存在着自身的优势和不足 .本文借鉴了在其它领域预测中应用比较成熟的方法 ,对时间序列三角函数分析法、人工神经网络预测法、灰色系统理论预测法、小波分析法用于城市用水量短期预测的精度、效果、适用条件等方面进行了分析和比较 相似文献
12.
张平安 《深圳信息职业技术学院学报》2005,3(4):6-10
本文提出了模糊建模技术实现电力市场价格（market clearing price，MCP）短期预测的方法。该方法运用具有散射划分结构的Takagi—Sugeno-Kang（TSK）模糊模型，详细地介绍了辨识这种TSK模型结构的改进算法。特别地，由于这种结构辨识算法计算简单，划分准确，我们可设置良好的初始参数，加快建立MCP预测模糊模型的速度。用过去的MCP实际数据建模并测试TSK模型，所得到的结果是正确有效的。 相似文献
13.
运用R/S分形理论对我国及各省区1952—2012年期间粮食产量的波动规律及预测方法的选择进行了研究,结果表明:自1952年以来,我国粮食产量不断增长,但是增速逐渐变缓。粮食产量存在着明显的波动特征,正负波动基本相当。在1952—2012年期间,我国粮食产量的时间序列具有较明显的持续性,但这种持续性影响经过一段时期之后即会消失。各个省区的Hurst指数存在较大的差别,从区域分布来看,Hurst指数较高的省区主要为我国水土资源及气候条件均相对较为优越的粮食主产区。Hurst指数高的粮食产量时间序列具有自相关性,使用ARMA模型进行短期预测的精度会相对较高。Hurst指数在0.5附近的粮食产量时间序列波动基本处于随机状态,适合使用马尔科夫链模型进行短期预测。Hurst指数低的时间序列是反持久性的时间序列,具有均值回复的特征,适合使用EMD提取趋势线进行预测。 相似文献
14.
采用wolf重构法改进了水分子振动体系最大Lyapunov指数的计算,通过对水分子振动体系的最大Lyapunov指数的计算,得到了计算水分子振动体系的最大Lyapunov指数合适的初始长度、延迟时间以及总的演化时间。 相似文献
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城市用水量的准确预测可以为供水管网智能调度、异常报警提供支持,便于及时发现漏损、排查及检修,具有极大的现实意义与经济利益。针对现有用水量预测方法忽视用水量数据自身特征及不能模拟更复杂的数学运算的问题,提出一种改进深度置信网络（DBN）的用水量预测方法。对有高斯分布的连续受限玻尔兹曼机（CRBM）引入稀疏正则项,解决特征同质化现象的同时也适用于用水量数据输入。实验结果表明,在实际用水量预测中,改进DBN模型相比传统神经网络和传统DBN预测模型,预测准确率得到了较大的提高。 相似文献
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研究了小波神经网络对于预测短时交通流的适应性,提出了利用小波神经网络的特性建立短时交通流预测模型;并利用苏州市某交叉口实测交通流量,运用小波神经网络建立了非线性回归预测模型,结果证明预测是可靠的,有助于城市交通流动态参数的预测,可为 ITS 的构建提供数据支持 相似文献
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在单一预测不能满足精度要求的情况下,组合预测通常是首选方法.传统的组合方法之外,用神经网络进行组合预测,效果更佳.文中以全国天然气消耗量为例,利用BP神经网络将非线性回归、指数平滑和灰色三种方法的预测结果作为输入,原始数据作为期望输出进行组合预测,得出令人满意的精度结果.又将之与传统的EW、MV方法组合的结果进行比较,各项误差均有大幅度降低. 相似文献
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运用非线性动力学的方法分析了逻辑斯蒂(Logiotic)映像混沌区的几个非线性特征量。采用重现图形(Recurrence plot analysis,RPA)和重现定量(Recurrence quantification analysis,RQA)分析法得出系统存在确定性的规律;计算了序列的关联维数、最大Lyapunov指数和近似熵(Approximate entropy,ApEn)。结果表明:关联维数介于1～2之间,系统的最大Lyapunov指数大于0,ApEn的值为0.676 460。 相似文献