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时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究 版权信息
- ISBN：9787514193008
- 条形码：9787514193008 ; 978-7-5141-9300-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究 本书特色
城市供水量预测既是实现市政给水基础设施科学管理与调度所必需的内容，也是实现城市水资源可持续利用的决策依据。全书共分7章，*章介绍研究背景、预测理论及方法发展现状等，第二章介绍时间序列的可预测特性分析方法及应用研究，第三章介绍常用供水量时间序列预测模型，第四章至第六章分别阐述了多尺度支持向量短期静态模型、变结构支持向量长期动态调整模型、经验模态分解下的加法混合模型的建模理论与应用研究，第七章总结。
时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究 内容简介
城市供水量预测既是实现市政给水基础设施科学管理与调度所必需的内容，也是实现城市水资源可持续利用的决策依据。全书共分7章，靠前章介绍研究背景、预测理论及方法发展现状等，第二章介绍时间序列的可预测特性分析方法及应用研究，第三章介绍常用供水量时间序列预测模型，第四章至第六章分别阐述了多尺度支持向量短期静态模型、变结构支持向量长期动态调整模型、经验模态分解下的加法混合模型的建模理论与应用研究，第七章总结。
时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究 目录
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 城市供水量预测方法研究现状
1.3 供水量序列特性简述
1.4 研究内容及章节安排
第2章 预测建模相关理论及技术概述
2.1 数据准备及预处理技术
2.2 数据信息特征学习理论
2.3 模型选择问题
2.4 性能评估指标
第3章 供水量时间序列的可预测性分析
3.1 相空间重构
3.2 供水量时间序列混沌分析
3.3 本章小结
第4章 常用供水量预测模型研究
4.1 整合自回归移动平均模型
4.2 误差反向传播神经网络模型
4.3 自适应模糊神经网络模型
4.4 *小二乘支持向量回归模型
4.5 模型预测比较
4.6 本章小结
第5章 日供水量多尺度*小二乘支持向量回归预测模型研究
5.1 局部建模
5.2 日供水量变化规律分析
5.3 多尺度分析
5.4 多尺度*小二乘支持向量回归预测模型
5.5 实例分析
5.6 本章小结
第6章 日供水量变结构*小二乘支持向量回归预测模型研究
6.1 动态建模
6.2 *大预测时间
6.3 变结构*小二乘支持向量回归预测模型
6.4 实例分析
6.5 本章小结
第7章 月供水量加法预测模型研究
7.1 混合建模
7.2 月供水量变化规律分析
7.3 加法预测模型
7.4 实例分析
7.5 本章小结
第8章 总结
8.1 结论
8.2 主要创新点
参考文献
展开全部
时间序列特性驱动的城市供水量预测方法及应用研究 作者简介
白云：博士，助理研究员。主要从事智能决策建模、方法与应用研究，曾主持/参与国家、省部级项目近10项，发表SCI/SSCI收录的学术论文20余篇。王圃：博士，教授，博导，全国首批注册设备师，现任全国工程勘察设计行业奖评审专家、中国建筑节能减排产业联盟学术委员、重庆市给水排水专家咨询委员会委员、重庆市供水管理处高级技术顾问、重庆市市政公用设施抗震专项论证专家库专家。主要从事市政工程领域中的给水处理及管网方面的设计和应用研究，曾获得省部级优秀市政公用工程设计二等奖两项，三等奖两项，省部级科技进步三等奖两项。李川：博士，研究员，博导，巴渝学者特聘教授，普罗米修斯学者，重庆市杰出青年基金获得者，重庆青年五四奖章获得者，重庆高校创新团队带头人。主要从事智能决策方法研究与应用，曾主持多项国内外科研项目、发表多篇国内外学术论文、获得多项中国发明专利、获得多项科学技术奖励。
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