準確的居民社區(qū)時用水量預(yù)測對于水資源的優(yōu)化調(diào)度和管網(wǎng)的穩(wěn)定運行具有重要意義。為了克服傳統(tǒng)的ANN、SVM等預(yù)測方法只能得到確定的點預(yù)測結(jié)果和未來某一時刻的預(yù)測結(jié)果,而無法給出預(yù)測的區(qū)間,也不能進行實時預(yù)測的缺點,提出了一種基于蜻蜓-高斯過程回歸耦合的居民社區(qū)時用水量動態(tài)實時區(qū)間預(yù)測方法。用擅長全局搜索和對初始值沒有依賴的蜻蜓算法對高斯過程回歸的超參數(shù)進行尋優(yōu)。結(jié)果表明,本模型預(yù)測精度較高,最大的相對誤差為僅0.019,具有較強的實用價值,為未來水資源實時調(diào)度提供理論依據(jù)。 

【文章來源】：中國農(nóng)村水利水電. 2019,(04)北大核心

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【部分圖文】：

DA－GPＲ模型區(qū)間預(yù)測流程圖Fig．1DA－GPＲmodelintervalpredictionflowchart

約??菔淙氪唇ǖ淖鈑?GPＲ模型，輸出預(yù)測值的均值和方差。Step8:根據(jù)給定置信度，得到時用水量實時區(qū)間預(yù)測結(jié)果。2仿真實驗2．1仿真實驗平臺本次實驗的運行環(huán)境為:操作系統(tǒng):Windows7;處理器:In-tel(Ｒ)Core(TM)i7－2640M;主頻:2．80GHz;內(nèi)存:4．00GB;編程工具:MATLABＲ2015(b)。2．2樣本數(shù)據(jù)本文所用的數(shù)據(jù)來自河北工程大學(xué)在線水量檢測平臺，采用居民家屬院2016年6月17日到7月7日，共21d每天24h的實際社區(qū)時用水量資料，如圖2所示。將樣本集21d/h用水量中的前20d480組時用水量資料作為訓(xùn)練集，最后一天24h用水量資料作為測試集。圖2單日時用水量變化趨勢Fig．2Changeinwaterconsumptiononasingleday2．3模型輸入和輸出從圖3可以明顯看出居民社區(qū)時用水量具有明顯的24h基于蜻蜓－高斯過程回歸耦合的居民社區(qū)時用水量動態(tài)實時區(qū)間預(yù)測劉龍龍李文竹劉心19

周期性，為預(yù)測下一時刻用水量，模型的輸入取該時刻前24h的時用水量。模型輸出是居民社區(qū)下一時刻用水量，輸入是該時刻前24h每小時用水量(數(shù)據(jù)來源于2016年6月17日到7月6日居民社區(qū)的用水數(shù)據(jù))。圖3不同模型時用水量預(yù)測結(jié)果Fig．3Waterconsumptionpredictionresultsofdifferentmodels2．4參數(shù)設(shè)置慣性權(quán)重ω、分離權(quán)重s、對齊權(quán)重a、內(nèi)聚權(quán)重c、食物吸引權(quán)重f和天敵排斥權(quán)重e均為自適應(yīng)線性遞減權(quán)重，其最小值為0．4，最大值為0．9;設(shè)種群規(guī)模為10，最大迭代次數(shù)為20，參數(shù)M的取值范圍為［－1，1］，參數(shù)σf的取值范圍為［－1，1］，參數(shù)σn的取值范圍為［－1，1］。2．5對比模型及評價標準為了使DA－GPＲ模型的預(yù)測結(jié)果具有可比性，選著BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘支持向量機和高斯過程回歸模型作為對比模型，模型性能采用平均相對誤差(MAPE)、平均絕對誤差(MAE)和均方誤差(MSE)進行衡量，它們的定義為:MAPE=1N∑Ni=1yi－^yiyi(18)MAE=1N∑Ni=1|yi－^yi|(19)MSE=1N∑Ni=1(yi－^yi)2(20)式中:N為測試集樣本的大小;yi為實測值;^yi為預(yù)測值。2．6結(jié)果與分析為了驗證本文創(chuàng)建的蜻蜓－高斯過程回歸耦合模型的預(yù)測可靠性，本文將其與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最小二乘支持向量機和高斯過程回歸預(yù)測模型進行試驗對比，預(yù)測結(jié)果如圖3所示。在95%置信度下，高斯過程回歸和蜻蜓－高斯過程回歸兩個模型的區(qū)間預(yù)測結(jié)果如圖4和圖5所示。從圖3?

【參考文獻】：
期刊論文
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