基于最小二乘支持向量回归的短期用水量预测 |
文件大小:0.20MB格式:pdf发布时间:2020-06-02浏览次数:次
【中文关键词】 | 最小二乘支持向量 短期预测 用水量   |
【摘要】 | 目前采用的用水量预测方法可大致分为两类:一类是以指数平滑法、自回归移动平均模型为代表的时间序列传统方法。 |
【部分正文预览】 | 目前采用的用水量预测方法可大致分为两类:一类是以指数平滑法、自回归移动平均模型为代表的时间序列传统方法。传统算法简单、速度较快, 但均为线性模型系统, 对于非线性的城市用水量预测问题, 精度并不理想。另一类是以神经网络为代表的人工智能方法。神经网络具有较强的非线性映射和较好的容错性, 将其用于预测短期用水量, 取得了一定的预测效果[ 1 , 2] |
|
|||||||||||||||
|
|||||||||||||||
|
|||||||||||||||
|
|||||||||||||||
【打印本页】 |