基于PSO-SVR模型的再生水利用潜力预测分析——以河北省为例

作者：余鹏明; 管孝艳^*; 陈俊英

来源：水利与建筑工程学报, 2020, 18(04): 70-75.

• 再生水
• PSO-SVR模型
• 潜力预测
• 敏感性分析

选取制约河北省再生水利用的经济投资、设施建设和用水因素三方面9个指标,通过使用粒子群优化算法支持向量回归机PSO-SVR模型,建立了自变量与再生水利用量之间的非线性函数映射关系,并对河北省再生水利用量进行了预测分析。结果表明,PSO-SVM模型,具有较好的预测精度与泛化能力,优于PCR回归模型和逐步回归模型。运用该模型对2020年、2025年河北省再生水利用量进行了预测,并计算了再生水利用率,再生水利用量影响因素的敏感性分析表明,用水状况因素指标对再生水利用量的影响作用最大,是影响河北省再生水利用量的主要因素。

• 单位
  建筑工程学院; 中国水利水电科学研究院; 西北农林科技大学