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| 1 | 基于相空间重构的BP供水量预测模型的改进显示文摘基于相空间重构的BP预测模型是目前较为先进的预测技术,对于非线性非平稳的城市供水系统的预测较为适用。训练样本与此模型预测精度密切相关,而传统方法通常将整个相空间作为训练样本,这样可能会引入'伪训练样本',导致预测精度的降低。鉴于此,将演化追踪法引入城市日供水量预测,用来优选相空间数据作为此模型的训练样本,以提高预测精度。采用实际日供水量数据验证所提出方法,结果表明,运用演化追踪法优选的训练样本能显著提高日供水量预测精度,预测平均绝对误差由1.857%降低到1.447%。 | 刘年东 周明 杜坤 李诚 胡琪勇 | 2016 | 给水排水2016，42，S1： | 4 |
| 2 | 基于变结构支持向量回归的城市日用水量预测显示文摘鉴于日用水量的时变性,本文提出一种基于变结构支持向量回归的动态预测模型.利用日用水量的历史数据训练支持向量机,得到模型结构参数历史数据序列,然后利用扩展卡尔曼滤波器对模型结构参数组进行估计,最后用模型结构参数估计量来更新模型结构并预测下一天日用水量.在实例分析中分别利用变结构支持向量回归模型和支持向量机预测模型对实际用水量性进行预测分析.结果表明,前者具有更好的动态跟踪能力和更高的预测精度,可应用于城市日用水量的预测. | 王圃 白云 李川 王颖 谢晶晶 | 2015 | 应用基础与工程科学学报2015，23，5： | 4 |
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