基于多嵌入維數(shù)的時用水量LSSVM組合預(yù)測.pdf

1、城市用水量預(yù)測是供水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的前提和基礎(chǔ)，在城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)中具有舉足輕重的作用，同時準(zhǔn)確的用水量預(yù)測也是實現(xiàn)城市供水系統(tǒng)安全，節(jié)能，高效運行的有效途徑之一。但由于城市用水量受社會生產(chǎn)活動、地理位置及自然條件（諸如降雨量、溫度、季節(jié)）等眾多因素的綜合影響，目前還很難找到一個較為滿意的方法。現(xiàn)有的預(yù)測模型和方法都是從不同角度對城市時用水量作出預(yù)測，存在著一定的局限性和不適應(yīng)性，預(yù)測的精度往往難以達(dá)到實際應(yīng)用的要求，如何提高城市時用

2、水量的預(yù)測精度，其重要性就顯得愈發(fā)突出了。
　　 本文在論述不同相空間重構(gòu)參數(shù)和預(yù)測方法極大影響著混沌系統(tǒng)的預(yù)測精度的基礎(chǔ)上，針對供水系統(tǒng)調(diào)度所需混沌時用水量的高精度預(yù)測問題，提出了基于多嵌入維數(shù)的最小二乘支持向量機(LSSVM)組合預(yù)測模型。通過互信息法和G-P方法求取多個嵌入維數(shù)并建立不同相空間模型，采用LSSVM算法對此多個預(yù)測模型進(jìn)行組合預(yù)測，既綜合了各不同嵌入維數(shù)各預(yù)測方法下的信息，又對單一模型下的預(yù)測偏差進(jìn)行了融合，