【摘 要】
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为解决日用水量预测模型的动态参数估计问题,提出了基于变结构遗传最小二乘支持向量机的预测模型.以日用水量的主要影响因素和相关日用水量为输入,利用遗传算法对基于LSSVM的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50908165);浙江省饮用水安全保障与城市水环境治理重点科技创新团队项目(2010R50037)
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为解决日用水量预测模型的动态参数估计问题,提出了基于变结构遗传最小二乘支持向量机的预测模型.以日用水量的主要影响因素和相关日用水量为输入,利用遗传算法对基于LSSVM的历史日用水量模型参数进行寻优,获得模型结构参数序列;采用扩展卡尔曼滤波器估计基于最小二乘支持向量机的预测日用水量模型参数,进而预测下一日用水量.实例分析表明：提出的模型具有较高的预测精度,预测的最大绝对相对误差仅为9.3%,平均绝对相对误差为2.09%.
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