北京市生活用水年预报模型

被引：4

作者：

顾月红

葛朝霞

薛梅

宋颖玲

机构：

[1] 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

来源：

河海大学学报(自然科学版) | 2008年 / 01期

关键词：

北京市; 年生活用水量; 影响因子; 回归模型; AR模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU991.31 [用水量];

学科分类号：

0815 ;

摘要：

采用偏最小二乘回归方法建立了用水量与影响因子之间的回归方程,利用AR模型对各影响因子进行外延预测,将预测的因子值分别代入3个回归模型,通过比较分析挑选出了预报精度最高的回归模型,并利用此回归模型对2003～2010年的北京市年生活用水量进行了预测.结果表明:北京市年生活用水量和前3 a的各项影响因子所组成的回归方程,能够很好地预报出预留年份的年生活用水量;2003～2010年北京市年生活用水量呈明显增长趋势.

引用

收藏

页码：19 / 22

页数：4

相关论文

共 13 条

[1] 城市年用水量的分类预测探析 [J].

张智 ;

陈金锥 ;

魏忠庆 ;

谷尘勇 ;

刘亚丽 .

水资源与水工程学报, 2006, (04) :10-13

[2] 城市生活用水量的支持向量回归预测 [J].

李栋 ;

王洪礼 ;

杜忠晓 ;

王长江 ;

陈炳林 .

天津大学学报(社会科学版), 2006, (01) :64-67

[3] 城市用水量预测方法及应用比较研究 [J].

李琳 ;

左其亭 .

水资源与水工程学报, 2005, (03) :6-10

[4] 偏最小二乘回归神经网络在城市生活用水量预测中的应用 [J].

曹连海 ;

王安明 ;

陈南祥 ;

徐建新 .

华北水利水电学院学报, 2005, (02) :9-11

[5] 黄河流域分区天然径流量趋势性与持续性特征 [J].

李春晖 ;

杨志峰 .

水文, 2005, (01) :13-17

[6] 偏最小二乘与灰色模型组合预测城市生活需水量 [J].

田一梅 ;

汪泳 ;

迟海燕 .

天津大学学报, 2004, (04) :322-325

[7] 基于偏最小二乘回归的年用电量预测研究 [J].

王文圣 ;

丁晶 ;

赵玉龙 ;

张晓明 .

中国电机工程学报, 2003, (10) :17-21

[8] 多元线性回归分析在北京城市生活需水量预测中的应用 [J].

张雅君 ;

刘全胜 ;

冯萃敏 .

给水排水, 2003, (04) :26-29

[9] 时间序列分解模型在水文要素中长期预报中的应用 [J].

张闻胜 ;

王银堂 .

水文, 2001, (01) :21-24

[10]

北京统计年鉴.[M].北京市统计局编;.中国统计出版社.2004,