时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究--聚文网

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内容简介

日供水量的预测可以保证用户在不同时间对水量和水压的要求，同时也能提高水厂的生产效率，减少生产成本，从而提高供水服务质量。月供水量的预测可以平衡水源与各水厂的供给量，提高区域调度能力，减少水资源的浪费。因此，《时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究》笔者白云、王圃、李川从日、月供水量预测两个方面出发，结合实例深入分析供水量时间序列特性，利用混沌、多尺度分析、信息融合、模型预测控制、智能预测等理论和方法，构造不同时间序列特性驱动的城市供水量预测模型。
本书可供系统工程、管理科学与工程、市政工程、环境工程等领域的科研人员、规划设计人员、工程技术人员阅读，也可对进行时间序列分析、预测建模及应用研究的有关学者、高校师生提供参考。

作者简介

白云，博士，助理研究员。主要从事智能决策建模、方法与应用研究，曾主持／参与国家、省部级项目近10项，发表SCI／SSCI收录的学术论文20余篇。
王圃，博士，教授，博导，全国首批注册设备师，现任全国工程勘察设计行业奖评审专家、中国建筑节能减排产业联盟学术委员、重庆市给水排水专家咨询委员会委员、重庆市供水管理处不错技术顾问、重庆市市政公用设施抗震专项论证专家库专家。主要从事市政工程领域中的给水处理及管网方面的设计和应用研究，曾获得省部级很好市政公用工程设计二等奖两项，三等奖两项，省部级科技进步三等奖两项。
李川，博士，研究员，博导，巴渝学者特聘教授，普罗米修斯学者，重庆市杰出青年基金获得者，重庆青年五四奖章获得者，重庆高校创新团队带头人。主要从事智能决策方法研究与应用，曾主持多项靠前外科研项目、发表多篇靠前外学术论文、获得多项中国发明专利、获得多项科学技术奖励。

第1章绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 城市供水量预测方法研究现状
1.3 供水量序列特性简述
1.4 研究内容及章节安排
第2章预测建模相关理论及技术概述
2.1 数据准备及预处理技术
2.2 数据信息特征学习理论
2.3 模型选择问题
2.4 性能评估指标
第3章供水量时间序列的可预测性分析
3.1 相空间重构
3.2 供水量时间序列混沌分析
3.3 本章小结
第4章常用供水量预测模型研究
4.1 整合自回归移动平均模型
4.2 误差反向传播神经网络模型
4.3 自适应模糊神经网络模型
4.4 最小二乘支持向量回归模型
4.5 模型预测比较
4.6 本章小结
第5章日供水量多尺度最小二乘支持向量回归预测模型研究
5.1 局部建模
5.2 日供水量变化规律分析
5.3 多尺度分析
5.4 多尺度最小二乘支持向量回归预测模型
5.5 实例分析
5.6 本章小结
第6章日供水量变结构最小二乘支持向量回归预测模型研究
6.1 动态建模
6.2 优选预测时间
6.3 变结构最小二乘支持向量回归预测模型
6.4 实例分析
6.5 本章小结
第7章月供水量加法预测模型研究
7.1 混合建模
7.2 月供水量变化规律分析
7.3 加法预测模型
7.4 实例分析
7.5 本章小结
第8章总结
8.1 结论
8.2 主要创新点
参考文献

时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究

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