基于RBF网络的城市供水短期负荷预测 |
文件大小:0.22MB格式:pdf发布时间:2013-07-24浏览次数:次
【中文关键词】 | 城市供水系统 短期负荷预测 非线性时间序列 径向基函数神经网络   |
【摘要】 | 根据城市用水量序列的非线性时序特点,利用径向基函数神经网络(PJ3F网络)建立城市用水量短期预测模型.并采用某市日用水量和小时用水量的实际数据分别进行了建模和预测.结果显示该方法具有建模简便实用、预测精度良好的优点,可满足实际需要。 |
【部分正文预览】 | 城市用水量的变化因受气象条件、生活习惯、生产条件和城市发展等诸多因素的影响.使用水量与各影响因素之间是一种多变量、非线性的函数映射关系.变化情况较为复杂。特别是城市规模与工业生产的不断发展.使得城市给水系统的供需矛盾日益突出.城市用水紧缺的现象越来越普遍。进行城市用水量预测不仅可为合理分配现有水资源、新建水厂或改扩建水厂提供可靠的依据.而且也是实现城市供水优化调度、提高城市管理先进水平的重要基础工作之一。 |
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