【摘 要】
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城市小时用水量预测是城市供水系统优化调度的前提和基础.建立恰当的预测数学模型,准确的预测小时用水量,可以大幅度的提高优化调度的水平,极大的提高调度决策的可靠性及实用
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城市小时用水量预测是城市供水系统优化调度的前提和基础.建立恰当的预测数学模型,准确的预测小时用水量,可以大幅度的提高优化调度的水平,极大的提高调度决策的可靠性及实用性,同时为诊断管网异常和提高管理水平提供依据.该文通过对城市用水量序列的统计及机理分析,根据小时用水量的变化特征,建立了小时用水量的小波神经网络预测模型.步长的合理选择是小波神经网络训练的核心,该文分析了目前常用的小波神经网络训练方法.在此基础上,改进了步长自适应调节算法,仿真结果说明该文所提出的算法是有效的.论文深入分析了各种影响因素与城市小时用水量之间的关系,建立了城市小时用水量的小波神经网络预测模型,给出了模型的求解算法,并与BP神经网络预测模型、自适应组合动态预测模型进行了仿真比较.仿真结果表明,小波神经网络预测模型的预测精度是很高的,可以满足城市供水系统优化调度对用水量预测精度的要求.
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