【摘 要】
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水资源需求预测是优化调度的基础,为供水系统提供了决策支持。本文以校园用水为例,提出了运用遗传和模拟退火组合算法(GASA)优化支持向量回归机(SVR)参数,建立GASA-SVR预测模
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61440001);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-13-0770);河北省高等学校高层次人才科学研究项目(GCC2014062)
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水资源需求预测是优化调度的基础,为供水系统提供了决策支持。本文以校园用水为例,提出了运用遗传和模拟退火组合算法(GASA)优化支持向量回归机(SVR)参数,建立GASA-SVR预测模型,用于校园日用水需求预测。利用SPSS软件进行因子分析,确定校园用水的影响因素并将其作为输入层,以均方根误差(RMSE)和相关系数(r2)作为评价标准,结果同BP神经网络(BP-ANN)、GA-BP-ANN、SVR模型进行了比较。实验结果表明,GASA-SVR模型RMSE值较小,拟合度r2较好,因此,所提出的GASA-SVR
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