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供水系统是城市基础建设的重要组成部分,它不仅直接关系到城市居民的生活质量、而且极大的影响城市的经济发展,对于社会的安全稳定......
通过对城市给水系统实时在线模拟的研究分析和总结,对在线模拟过程中所需的实时节点流量进行了计算.并由此设计出在工程上实用的给......
文章通过对供水系统机理的分析并根据其特点和节能控制的要求，提出了基于时用水量预测的变压供水系统，该系统进行时用水量预报，并依此......
为解决BP神经网络结构较难确定以及过学习的问题，在对时用水量序列进行相关分析的基础上，建立了基于ν-支持向量机（ν-SVM）的时用水量......
分析了给水系统时用水量的变化特征，利用自回归分析的方法，识别时用水量序列的数据模式。在此基础上对常用的预测模型进行了优选，利用......
为解决传统最小二乘支持向量机采用交叉验证确定模型参数耗时长的问题，提出利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机的模型参数．通......
以华北某市开发区的时用水量历史数据为例,首先利用分形理论中的R/S分析方法计算其Hurst指数H,结果表明,该地区城市时用水量时间序......
城市用水量预测是供水系统优化调度的前提和基础,在城市供水优化调度系统中具有举足轻重的作用,同时准确的用水量预测也是实现城市......
针对城市用水量影响因素的多样性、随地域时间多变的特点及与时用水预测时间尺度难匹配的问题,提出基于主影响因素的城市时用水量......
以A市时用水量数据为原始数据,采用自适应过滤法、动态多项式预测法和自适应季节性指数平滑法建立时用水量预测模型,对3种方法的预......
城市短期时用水量预测是城市管网进行优化调度决策的基础,用水量预测的准确性与稳定性更是关系着城市供水正常运行管理的关键。根......
针对基于经验风险最小化的神经网络存在模型结构较难确定和过学习的问题,根据时用水序列具有周期性和趋势性的特点,建立了基于支持......
通过对供水系统机理的分析并根据其特点和节能控制的要求,提出基于时用水量预测的变压供水系统,该系统进行时用水量预报,并依此确......
城市用水量的准确预测对供水系统的调度、改进具有重要意义。为解决传统BP神经网络预测模型易陷入局部极小、调整权值和参数需要不......
为解决传统最小二乘支持向量机(LSSVM)采用交叉验证确定参数耗时较长和粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)优化算法早熟收敛......
