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用水計劃核定方法研究

發(fā)布時間:2017-04-30 14:13

  本文關鍵詞:用水計劃核定方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:通過前期各大城市的調研,了解當前用水計劃核定方法主要有定額法和歷史用水預測法。論文以用水計劃核定方法為研究對象,選取工業(yè)和賓館作為用水行業(yè),通過對它們主要的用水影響因素進行分析,找出可核定的相關指標,再試圖提出有效的用水計劃核定方法。針對目前部分城市的用水計劃采用歷史三年平均用水預測法,論文對其進行研究,提出三種用水預測的方法:移動平均法、指數(shù)平滑法和灰色預測法。經(jīng)過實例的計算,灰色預測法精度最好,其次是移動平均法,但是如果考慮計算方法簡便,又能保證預測精度較好的情況下,可以選用加權移動平均法。此外,論文主要對部分行業(yè)進行用水影響分析,找出相關用水聚類指標。在工業(yè)用水聚類指標的選取上,可以采用重復利用率、間接冷卻水循環(huán)率和鍋爐冷卻水回收率等指標;在賓館用水聚類指標的選取上,可以采用賓館星級、節(jié)水器具率和入住率等指標。根據(jù)這些用水聚類指標,收集用水戶層面上的相關數(shù)據(jù),結合當前炙手可熱的大數(shù)據(jù)領域中的聚類算法,利用SPSS 19.0版中K-means分析模塊,可找出同行業(yè)同類別中用水不合理的用水戶。因此,若核定方法只是考慮相關的數(shù)據(jù)計算而言,而不考慮管理上的方法,那么采用用水預測與聚類分析相結合的方法,能幫助管理者下達用水計劃作一個較好的參考。
【關鍵詞】:用水計劃 用水預測 影響因素 聚類指標 聚類分析
【學位授予單位】:南昌工程學院
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TV213.4
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 第一章 緒論7-19
  • 1.1 研究背景和意義7-11
  • 1.1.1 我國水資源形勢7
  • 1.1.2 計劃用水管理的重要性7
  • 1.1.3 用水定額管理情況7-8
  • 1.1.4 計劃用水管理工作內(nèi)容及存在的問題8-10
  • 1.1.5 研究目的和意義10-11
  • 1.2 研究進展11-17
  • 1.2.1 國外節(jié)約用水概況11-13
  • 1.2.2 國內(nèi)計劃用水概況13-15
  • 1.2.3 用水計劃核定方法研究概況15-17
  • 1.3 主要研究目標和內(nèi)容17-19
  • 1.3.1 研究目標17
  • 1.3.2 研究內(nèi)容和方法17-19
  • 第二章 用水計劃核定方法19-27
  • 2.1 用水計劃、取水許可量和用水定額的關系19
  • 2.2 用水定額核定方法19-20
  • 2.3 用水預測核定方法20-22
  • 2.4 特殊核定方法22-23
  • 2.5 海淀區(qū)用水計劃核定方法實例分析23-27
  • 2.5.1 機關單位23-24
  • 2.5.2 大專院校24-25
  • 2.5.3 賓館酒店25
  • 2.5.4 特殊核定及效果評價25-27
  • 第三章 基于聚類分析和預測的用水計劃核定方法27-35
  • 3.1 聚類分析27-29
  • 3.2 用水預測29-35
  • 3.2.1 基本數(shù)據(jù)29-30
  • 3.2.2 移動平均法30-31
  • 3.2.3 指數(shù)平滑法31-32
  • 3.2.4 灰色預測32-35
  • 第四章 工業(yè)用水聚類指標及核定方法35-45
  • 4.1 我國工業(yè)用水形勢35
  • 4.2 工業(yè)用水影響因素35-40
  • 4.2.1 自然環(huán)境35
  • 4.2.2 生產(chǎn)規(guī)模35-36
  • 4.2.3 重復利用水36-38
  • 4.2.4 熱力和工藝系統(tǒng)用水38-40
  • 4.3 工業(yè)用水聚類指標40-41
  • 4.4 實例分析41-45
  • 第五章 賓館用水聚類指標及核定方法45-52
  • 5.1 非居民計劃用水的管理45
  • 5.2 賓館用水影響因素45-46
  • 5.2.1 賓館星級45
  • 5.2.2 節(jié)水器具與入住情況45-46
  • 5.3 賓館用水聚類指標46
  • 5.4 實例分析46-52
  • 第六章 結論與建議52-54
  • 6.1 結論52-53
  • 6.2 可能的創(chuàng)新與不足53-54
  • 參考文獻54-58
  • 致謝58

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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8 葛斌昂;;日本人節(jié)水面面觀[J];地理教育;2012年Z1期

9 張琳;陳燕;汲業(yè);張金松;;一種基于密度的K-means算法研究[J];計算機應用研究;2011年11期

10 羅陶露;張樹軍;郭秀紅;吳v,

本文編號:337025


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