【摘 要】
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对地区未来用水量进行预测对于实现水资源的合理规划与调度有着重要意义。为了对吉林省未用水量进行合理预测,建立了吉林省短期用水量预测的灰关联-集对聚类预测模型,并用吉
【机 构】
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北京师范大学环境学院水环境模拟国家重点实验室,南京水利科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0506603、2016YFC0401305);国家自然科学基金项目(41530635、51379013、51679007)
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对地区未来用水量进行预测对于实现水资源的合理规划与调度有着重要意义。为了对吉林省未用水量进行合理预测,建立了吉林省短期用水量预测的灰关联-集对聚类预测模型,并用吉林省实际用水量数据对模型进行了交叉精度检验。结果发现：该模型对吉林省2015用水量预测结果与实际数据的相对误差为2.00%,预测精度好于灰色预测模型和BP神经网络模型。20年数据检验平均误差为2.675%,预测效果较好,可用于区域未来用水量预测。根据此模型以及吉林省发展规划,2020年吉林省用水量将达到138.74×10 8m 3。
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