城市用水量组合预测模型

"Combination Forecast Model of Urban Water Consumption - 马丹，白庆升" 本文主要探讨了城市用水量预测的组合模型，作者是马丹和白庆升，他们来自中国矿业大学的科学学院和矿业学院。研究的核心是寻找一个科学且合理的预测模型，以确保对城市用水量进行准确可靠的预测。文章提出了一种新的模型，该模型通过利用预测精度来解决组合权重系数的问题，并引入了一种简化方法来解决灰度神经网络组合预测模型。 在摘要部分，作者指出，城市用水预测对于城市规划和供水系统的管理具有重大意义。目前，常见的预测方法有两种：时间序列预测法，它完全依赖于历史数据；另一种是理论模型预测法，基于水力学和经济学原理。然而，这些方法在面对复杂性和不确定性时可能存在局限性。 为了克服这些局限性，论文提出了一个新的城市用水量预测模型。这个模型创新地将灰度神经网络与组合预测结合起来，通过预测精度来动态调整各子模型的权重，从而提高整体预测的准确性。在实际应用中，新模型经过多个案例验证，被证明非常有效且精度显著。 关键词包括：用水量预测、灰度神经网络、预测精度、权重系数。这些关键词表明，该研究关注的重点在于如何结合灰度理论（Grey Theory）和神经网络技术，通过优化权重分配来提升预测模型的性能。 1. 引言部分，作者强调了城市用水预测的重要性，并简要介绍了当前的预测方法，为后续提出的新型组合模型提供了背景。 2. 研究方法部分，可以预期会详细阐述如何构建灰度神经网络组合模型，以及如何通过预测精度确定权重系数的具体算法。 3. 实证分析部分，可能会展示使用实际城市用水数据进行模型验证的过程，以及新模型相比于传统方法的优越性。 4. 结论部分，作者可能会总结新模型的优势，讨论其对未来城市水资源管理和规划的潜在影响，同时可能提出未来的研究方向。 这篇论文的发表，对于首发论文标签所代表的原创性研究，为城市水资源管理领域提供了一种新的预测工具，有助于更精准地预测未来的用水需求，从而支持更有效的水资源规划和管理决策。