【摘 要】
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系统运作的状态数据是复杂因素相互作用的产物,需水量的变化受到多种因素相互影响。传统的基于时间序列预测方法预测变量较单一,忽略了系统各因素的因果关系。因此,文中提出
【机 构】
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山东财经大学山东省信息可视化与计算经济工程技术研究中心
【基金项目】
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国家社会科学基金(18BGL047);山东省社会科学规划重点项目(18BGLJ05);教育部人文社会科学研究项目(14YJC860011);山东省高等学校科技计划项目(KJ2018BZN029)资助
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系统运作的状态数据是复杂因素相互作用的产物,需水量的变化受到多种因素相互影响。传统的基于时间序列预测方法预测变量较单一,忽略了系统各因素的因果关系。因此,文中提出了一种新的预测方法—模糊认知图(FCM),其恰好拥有这种特性,它是一种带权重值的模糊反馈推理机制,量化表示概念间的因果关系,模拟整个系统运转。文中将模糊认知图和遗传算法相结合构建城市需水量模型,搜集整理了2001-2010年间的数据进行训练,最后采用2011-2015年间的数据来进行验证与测试。结果表明:在五年平均相对误差方面,非线性趋势模型为5
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