【摘 要】
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城市用水量由于受经济、人口、生活水平等多种因素的影响,具有一定的灰色特征。多变量灰色MGM(1,n)模型作为GM(1,1)模型的扩展和补充,能够反映各变量间相互制约、相互促进的关系。遗传算法具有全局最优性和并行性特点,利用遗传算法对多变量MGM(1,n)模型的参数q进行优化,构建了基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型。以1990～2003年大连市城市用水为例,对模型进行了验证,结果表明基于遗传算
【机 构】
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大连理工大学土木水利学院,清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,辽宁工学院材化学院
【基金项目】
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国家支捧计划项目;国家重点基础研究发展计划(973计划)
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城市用水量由于受经济、人口、生活水平等多种因素的影响,具有一定的灰色特征。多变量灰色MGM(1,n)模型作为GM(1,1)模型的扩展和补充,能够反映各变量间相互制约、相互促进的关系。遗传算法具有全局最优性和并行性特点,利用遗传算法对多变量MGM(1,n)模型的参数q进行优化,构建了基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型。以1990～2003年大连市城市用水为例,对模型进行了验证,结果表明基于遗传算法的MGM(1,n,q)模型优于MGM(1,n)模型,MGM(1,n)模型要优于GM(1,1)模型。
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