【摘 要】
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基于相空间重构的BP预测模型是目前较为先进的预测技术,对于非线性非平稳的城市供水系统的预测较为适用。训练样本与此模型预测精度密切相关,而传统方法通常将整个相空间作为
【基金项目】
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昆明理工大学2016年大学生课外学术科技创新基金(2015YB025)
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基于相空间重构的BP预测模型是目前较为先进的预测技术,对于非线性非平稳的城市供水系统的预测较为适用。训练样本与此模型预测精度密切相关,而传统方法通常将整个相空间作为训练样本,这样可能会引入'伪训练样本',导致预测精度的降低。鉴于此,将演化追踪法引入城市日供水量预测,用来优选相空间数据作为此模型的训练样本,以提高预测精度。采用实际日供水量数据验证所提出方法,结果表明,运用演化追踪法优选的训练样本能显著提高日供水量预测精度,预测平均绝对误差由1.857%降低到1.447%。
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