浙江省水利厅科技项目(RC0515)
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
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- 相关机构：浙江大学河海大学更多>>
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- 相关领域：水利工程建筑科学更多>>
- 城市需水量的混沌预测被引量：5
- 2008年
- 混沌预测与传统的时间序列预测方法有较大的不同,它较传统确定性和随机性预测方法更多地利用了时间序列中包含的丰富信息,因此能够得到更精确的结果。城市需水量受众多因素的影响,各影响因素与需水量之间存在着高度的复杂性和非线性,利用混沌理论重构相空间方法,将需水量时间序列扩展到三维或更高维的相空间中去,充分表现需水量时间序列的信息。通过对某城市月需水量的分析,计算出相应的Lyapunov指数;由于Lyapunov指数大于零,定量地说明了月需水量序列具有混沌性,并估计了可预测的时间尺度,同时根据最大Lyapunov指数,建立了预测模型,其预测结果的相对误差较小,精度较高。因此基于混沌理论的城市需水量的预测分析是一种有意义的尝试。
- 王建华
- 关键词：城市需水量LYAPUNOV指数混沌
- 基于卡尔曼滤波模型的时用水量预测被引量：5
- 2008年
- 针对时用水量存在周期性特点,引入季节因子,鉴于时用水量是非线性非平稳系统,而采用卡尔曼滤波季节模型对时用水量进行模拟。以杭州市实测用水量为例,分别采用卡尔曼滤波模型和卡尔曼滤波季节模型进行时用水量预测,结果表明,季节模型预测精度相对较高,且预测误差相对稳定,较卡尔曼滤波常规模型更具有实用性。
- 曹欣荣楼骏
- 关键词：时用水量卡尔曼滤波
