【摘要】：為解決城市日用水量的概率預(yù)測問題,提出了基于貝葉斯理論的日用水量預(yù)測法.引入貝葉斯理論,建立了日用水量概率預(yù)測系統(tǒng).在系統(tǒng)中,利用支持向量機建立日用水量預(yù)測模型、似然函數(shù)和先驗密度,并采用自適應(yīng)馬爾可夫鏈蒙特卡羅模擬方法求解日用水量的后驗密度,得到日用水量的概率預(yù)測值.實例表明,本文提出的預(yù)測方法不僅顯著提高了日用水量的預(yù)測精度,而且通過定量給出預(yù)測值的置信區(qū)間,為城市供水系統(tǒng)的調(diào)度提供了更科學、可靠的決策依據(jù).
[Abstract]:In order to solve the problem of urban daily water consumption prediction, a Bayesian theory based daily water consumption forecasting method is proposed. A probability forecasting system of daily water consumption is established by introducing Bayesian theory. In the system, support vector machine is used to establish daily water consumption prediction model, likelihood function and prior density, and adaptive Markov chain Monte Carlo simulation method is used to solve the posteriori density of daily water consumption, and the probabilistic prediction value of daily water consumption is obtained. The example shows that the method proposed in this paper not only improves the precision of daily water consumption, but also provides a more scientific and reliable decision basis for the dispatch of urban water supply system by quantificationally giving the confidence interval of the predicted value.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學建工學院;
【基金】：國家自然科學基金(50908165)~~
【分類號】：TU991.31

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本文編號：2175337