关于国控监测点的取用水量预测仿真研究

作者：方海泉; 薛惠锋; 万毅; 王海宁

来源：计算机仿真, 2016, 33(10): 437-440.

• 国控监测点
• 取用水量
• 预测
• 经验模态分解
• 贝叶斯神经网络

为了更加准确地预测国控监测点的日取用水量,对取用水量预测模型进行了研究。由于国控监测点的取用水量受多种因素的影响,数据具有非线性、非平稳的特性,应用传统的模型预测误差较大。为解决上述问题,提出了右延拓-镜像延拓EMD-BNN(REME-EMD-BNN)的预测模型,并以华北地区水厂A的日取用水量为例进行仿真分析,与传统的贝叶斯神经网络(BNN)、镜像延拓EMD-BNN、支持向量机(SVM)、镜像延拓EMD-SVM模型进行比较,结果显示,新提出的模型比传统模型的预测精度高。证明REME-EMD-BNN模型能更加准确预测国控监测点的日取用水量。

• 单位
  北京信息控制研究所; 中华人民共和国水利部