【摘 要】
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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
【机 构】
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北京信息控制研究所,中华人民共和国水利部水资源管理中心
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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
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