导读:本文包含了需水预测模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,组合,算法,用水,神经网络,粒子,喀什。
需水预测模型论文文献综述
雷付春[1]（2019）在《新型组合模型在北方城市用水预测中的应用研究》一文中研究指出针对城市用水非线性变化波动的特征,传统单一模型很难对原始用水数据充分反映,结合季节性变化序列预测模型以及粒子群算法进行优化组合,构建一种新型组合模型,对辽宁北部城市的日、月两种时间尺度用水进行预测。结果表明:采用实测用水数据进行对比分析后,新型组合预测模型在各时间尺度上的城市用水预测精度和稳定性均好于传统单一预测模型。(本文来源于《水利规划与设计》期刊2019年10期）
杨帅[2]（2019）在《多种数学模型下的需水预测分析》一文中研究指出通过线性回归模型、灰色模型、指数平滑模型对吉林省短期需水量进行预测分析,计算出各模型预测结果所占权重,得出新型组合模型。结果表明:组合模型预测精度高于各单一数学模型预测精度,可应用于水资源供需平衡分析中。(本文来源于《农业科技与信息》期刊2019年18期）
刘泽勇,马长明,刘春鹏,李向军,徐振华[3]（2019）在《华北石质山区山杏耗水预测模型的构建与验证》一文中研究指出探讨华北石质山区山杏Prunus sibirica的耗水特性,以期为华北石质山区造林提供理论依据和技术支持。采用茎流计(TDP)和全自动小型气象站,对山杏的树干液流以及其所处的环境因子进行了同步监测,分析了二者的相关性,构建并验证了山杏耗水的预测模型。结果表明:1)整个生长季节,山杏树干液流表现出"昼高夜低"的变化规律,除6月份呈现"双峰"外,其他各月份均呈现"单峰";液流启动时间呈现"晚-早-晚"的趋势,6月份最早;各月耗水量呈现"低-高-低"的趋势,且多集中于4—7月份。2)山杏各月份树干液流与太阳辐射、大气温度、空气湿度叁者相关性最大,表现出与太阳辐射和大气温度呈显着正相关、与空气湿度呈显着负相关;除8月份外,山杏树干液流与风速也表现出显着正相关性。3)通过多元逐步回归分析,得到了各月份山杏耗水的预测模型,F检验均极显着,4—7月调整R2达到了0.85以上,拟合良好,8—11月低于0.8,拟合较差。4)通过检验,山杏各月份日均耗水量预测值与实测值的相对误差率均在10%以下,说明山杏各月份耗水模型均具有一定的可靠性。综上所述,本研究构建了山杏各月份的耗水预测模型,经过验证具有一定可靠性。(本文来源于《中南林业科技大学学报》期刊2019年09期）
玉山江·阿布都肉苏力[4]（2019）在《双参数冻融新模型在新疆喀什地区土壤水预测中的应用研究》一文中研究指出土壤水的准确预测对区域旱情评估及水量分析计算十分重要。传统模式大都基于土壤水观测数据构建线性回归方程进行预测。本次研究结合一种新的双参数冻融模型,以新疆喀什为研究区域,综合考虑土壤物理特性和参数的非线性,对区域内的土壤水进行非线性预测,结果显示:喀什地区的土壤水预测结果和实测土壤水数据相比,新模型预测计算误差在6%～10%之间,明显优于传统自动监测仪器的误差值,预测精度大大提高,具有重要的参考和实用价值。(本文来源于《地下水》期刊2019年03期）
宋曦,宁云才,王如猛,王少强[5]（2019）在《基于客观优化组合赋权模型的煤层底板突水预测评价研究》一文中研究指出为了解决预测煤层底板突水过程中存在的评价指标因素繁多、非线性、不确定性和互相交叉影响的问题,而造成煤层底板突水预测评价困难的问题,针对单一客观赋权评价中的缺陷,提出了一种基于客观优化组合赋权模型的煤层底板突水预测评价。首先,基于层次分析法确定煤层底板突水的主控因素,再运用熵权法和复相关系数法对主控因素进行客观赋权,构建客观优化组合赋权模型。结果表明:该模型更能客观反映主控因素的特征,优化客观赋权模型中评价指标因素的权重,从客观合理程度上最大体现出评价指标因素间的差异程度,实现煤层底板突水的量化科学评价。(本文来源于《煤矿安全》期刊2019年05期）
张杰,杨涛,索永录,孙遥,蔡维山[6]（2018）在《基于耦合评价的安山煤矿顶板突水预测模型研究》一文中研究指出为预防西部浅埋煤层开采面临的顶板突水灾害,需要构建准确的突水预测模型来为煤炭安全生产提供有效保障。选取安山煤矿2001工作面为工程背景,以层次分析法与灰色关联法为理论依据,在顶板突水因素选择级分析的基础上,分别对地表汇水特征、含水层的富水性、隔水土层的隔水性、覆岩组合特征、开采扰动特征5个方面计算各影响因素的权重,并对其关联度进行计算,建立了定性与定量指标为一体的浅埋煤层顶板突水预测模型,然后结合实际工程参数进行顶板突水点及突水危险性预测。结果表明:安山煤矿2001工作面顶板突水危险性综合等级很低,但是该工作面地表汇水特征及覆岩组合特征对应突水危险级别相对较高,达到指标阀值时易造成突水事故。为避免相关灾害发生,工作面在实际回采过程中,矿方参考预测结果在雨季过沟谷地形段时加强了地表水和地下水的水量监控,并采取沟谷水提前抽放及封堵措施预防工作面顶板突水。(本文来源于《西安科技大学学报》期刊2018年04期）
陈伟楠,杨程天[7]（2018）在《基于主成分分析的PSO-BP模型在城市需水预测中的应用》一文中研究指出针对城市需水预测模型中需水量影响因子多、影响因子之间普遍存在多重共线问题以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,提出一种由主成分分析、粒子群算法及BP神经网络叁者相结合的改进预测模型。以泰州市为实例,建立以主成分分析筛选需水量主要影响因子,粒子群优化BP网络连接权值和阈值的需水预测模型,将预测结果与BP神经网络预测模型预测结果作对比。结果表明:改进预测模型预测值与实际泰州市需水量吻合良好且训练速度更快、预测精度更高,可作为需水预测的一种有效方法。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2018年13期）
谢天保,赵萌,雷西玲[8]（2018）在《基于非均衡样本集的煤矿突水预测模型》一文中研究指出针对煤矿突水样本集呈非均衡分布的特点,提出基于集成学习分类的煤矿突水预测模型,重点研究基分类器的构建方法、性能衡量指标和权重分析,以及基于改进型Boosting的集成学习算法.实验结果表明,该算法以牺牲不突水样本的最小误判率为代价,实现突水样本100%的判别准确率,且计算量小,易于实现.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年04期）
赵桂生,张海文,刘爱军,杨胜敏[9]（2018）在《基于等维递补灰色GM(1,1)模型的我国农业灌溉用水预测分析》一文中研究指出以2005-2014年的10年间我国农业灌溉用水资料为依据,应用灰色理论构建等维递补动态GM(1,1)模型对我国农业灌溉用水进行预测.统计检验和误差分析结果表明,该模型预测精度高,结果符合实际,可靠性强,为制定农业灌溉用水标准和水价提供了科学依据.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2018年04期）
李晓英,苏志伟,田佳乐,郑景耀[10]（2018）在《基于GRA-MEA-BP耦合模型的城市需水预测研究》一文中研究指出针对城市需水量影响因子多、BP神经网络收敛速度慢、精度低、易陷入局部最优等问题,提出灰色关联分析、思维进化算法、BP神经网络叁者耦合的改进预测模型,利用灰色关联分析(GRA)筛选需水量主要影响因子,采用全局搜索能力极强的思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的权值和阈值,从而构建GRA-MEA-BP耦合需水预测模型,同时建立BP神经网络模型作为对比。实例应用结果表明,GRA-MEA-BP耦合模型具有更高的预测精度和预测速度,可作为一种有效的需水预测模型。(本文来源于《水资源与水工程学报》期刊2018年01期）
需水预测模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
通过线性回归模型、灰色模型、指数平滑模型对吉林省短期需水量进行预测分析,计算出各模型预测结果所占权重,得出新型组合模型。结果表明:组合模型预测精度高于各单一数学模型预测精度,可应用于水资源供需平衡分析中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
需水预测模型论文参考文献
[1].雷付春.新型组合模型在北方城市用水预测中的应用研究[J].水利规划与设计.2019
[2].杨帅.多种数学模型下的需水预测分析[J].农业科技与信息.2019
[3].刘泽勇,马长明,刘春鹏,李向军,徐振华.华北石质山区山杏耗水预测模型的构建与验证[J].中南林业科技大学学报.2019
[4].玉山江·阿布都肉苏力.双参数冻融新模型在新疆喀什地区土壤水预测中的应用研究[J].地下水.2019
[5].宋曦,宁云才,王如猛,王少强.基于客观优化组合赋权模型的煤层底板突水预测评价研究[J].煤矿安全.2019
[6].张杰,杨涛,索永录,孙遥,蔡维山.基于耦合评价的安山煤矿顶板突水预测模型研究[J].西安科技大学学报.2018
[7].陈伟楠,杨程天.基于主成分分析的PSO-BP模型在城市需水预测中的应用[J].信息与电脑(理论版).2018
[8].谢天保,赵萌,雷西玲.基于非均衡样本集的煤矿突水预测模型[J].计算机系统应用.2018
[9].赵桂生,张海文,刘爱军,杨胜敏.基于等维递补灰色GM(1,1)模型的我国农业灌溉用水预测分析[J].数学的实践与认识.2018
[10].李晓英,苏志伟,田佳乐,郑景耀.基于GRA-MEA-BP耦合模型的城市需水预测研究[J].水资源与水工程学报.2018
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