一种基于GAF特征融合的用水量序列预测模型的方法.pdf

基于神经网络的时用水量预测模型.doc 毕业论文题目基于神经网络的时用水量预测模型 专业给水排水工程专业班级 03(2)班学生姓名周建强指导教师陈磊 0607学年基于神经网络的时用水量预测模型 姓名:周建强班级:给排水03(2)班指导教师:陈磊摘要长期以来，精确预测时用水量是实现供水系统优化调度的关键，因此一直

2015-09-05 约2.28万字 37页立即下载

基于ANN-LSTM-A的热水用水量预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117726122A (43)申请公布日2024.03.19 (21)申请号202311749271.2 (22)申请日2023.12.19 (71)申请人陕西理工大学地址723000

2024-03-17 约9.36千字 9页立即下载

基于MIC-XGBoost算法的居民用水量预测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114792169 A (43)申请公布日 2022.07.26 (21)申请号 202210519884.6 (22)申请日 2022.05.13 (71)申请人遥相科技发展（北京

2023-05-12 约2.69万字 23页立即下载

基于机器学习和SHAP算法的农业用水量预测模型构建.docx 基于机器学习和SHAP算法的农业用水量预测模型构建 1.内容概述本文档旨在详细介绍如何构建一个基于机器学习和SHAP算法的农业用水量预测模型。我们将对农业用水量预测的重要性进行阐述，然后介绍机器学习的基本概念和方法。我们将详细讨论如何使用SHAP算法进行特征选择和解释，以及如何构建和评估预测模型。我们将通过实际案例分析展示如何应用所构建的模型进行农业用水量预测。 1.1研究背景随着全球气候变化和人口增长的影响日益加剧，农业水资源的需求和管理面临着前所未有的挑战。农业用水量预测作为农业水资源管理的重要部分，可以为水资源分配、农业生产规划和农田灌溉策略制定提供重要依据。精准预测农业用水量不仅可

2024-10-27 约1.35万字 28页立即下载

城市时用水量预测.ppt * * * * * * * * * * * 城市时需水量预测的预测模型（Predictive models for fore-casting hourly urban water demand）目录研究背景 预测模型 研究案例结论研究背景水量预测的意义：设计、运行和管理供水系统时，水量预测是基本的工具，直接影响到给水系统调度的可靠性和实用性直接关系到城市水资源的可持续利用和社会经济的可持续发展研究背景城市水量预测分类：长期预测：为给水管网系统的改建、扩建及水资源规划和城市整体建设规划提供依据短期预测：用于城市给水系统在线实时模拟、给水系统优化调度

2017-12-08 约1.9千字 21页立即下载

基于多因素长短时神经网络的日用水量预测方法研究.pptx 基于多因素长短时神经网络的日用水量预测方法研究汇报人：2024-01-22 引言多因素长短时神经网络模型构建数据预处理与实验设计模型训练与优化日用水量预测实验分析结论与展望contents目录引言01 随着人口增长和经济发展，水资源的需求不断增加，而水资源的供给却有限，因此，如何合理有效地利用水资源成为一个亟待解决的问题。水资源短缺问题日益严重日用水量预测是水资源管理的重要手段之一，能够为水资源调度、供水计划制定、水费计价等提供科学依据，有助于提高水资源的利用效率和供水系统的运行效益。日用水量预测的重要性研究背景和意义国内外研究现状目前，国内外学者已经提出了多种日用水量预测方法，包括时间序

2024-06-23 约3.24千字 27页立即下载

基于Lagrange的城市用水量插值方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565125 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210038874.0 (22)申请日 2022.01.13 (71)申请人西安理工大学地址 710048

2023-05-07 约6.7千字 6页立即下载

时用水量预测的自适应组合动态建模方法.pdf

2018-07-30 约小于1千字 12页立即下载

城市用水量预测方法及应用研究的中期报告.docx 城市用水量预测方法及应用研究的中期报告摘要：城市用水量预测是城市规划和管理中至关重要的一个方面，但由于受多种因素的影响，城市用水量的预测并不容易。为此，在本研究中，我们尝试了多种城市用水量预测模型，并对其进行了比较和分析，以确定最合适的预测方法。我们使用了基于时间序列分析的ARIMA模型、基于回归分析的多元线性回归模型、基于机器学习的随机森林模型等多种模型，通过对不同数据集的预测结果进行比较和评估，最终选择了随机森林模型作为该城市用水量预测的最佳模型。我们还将该模型应用到了实际场景中，并与以往使用的传统方法进行了比较。结果表明，我们的模型具有更高的预测准确度和较低的误差率，在实际应用中表

2024-04-26 约1.34千字 3页立即下载

农作物用水量预测及智能灌溉方法..docx 农作物用水量预测及智能灌溉方法摘要随着水资源供需矛盾的日益加剧，发展节水型农业势在必行。本文首先基于历史数据建立了作物全生育期内水分生产函数模型以及全生育期内各阶段的蒸发蒸腾量与最终产量之间的优化作物水分生产函数模型，并以水分生产函数为理论依据，建立了不考虑降雨量和考虑降雨量的地区水稻的非充分灌溉制度的优化模型，解决供水量在各生育期（从分蘖到乳熟阶段）合理分配的问题，在水分利用效率、产量、经济效益三方面寻求了有效均衡，从而实现经济效益最大化。针对问题一，结合表1中作物1的实测需水量与产量的对应数据以需水量x为横轴，产量y为纵轴拟合散点图图像，通过图像发现需水量x与产量y的图像变化规律近似符合二

2016-12-27 约9.73千字 20页立即下载

基于多方法融合的上海市金山区农业灌溉用水量精准测算与深度剖析.docx 基于多方法融合的上海市金山区农业灌溉用水量精准测算与深度剖析一、引言 1.1研究背景与意义水是生命之源，对于农业生产而言，更是不可或缺的关键要素。上海市金山区作为国家级农业设施重点县，农业在其经济结构中占据着支柱性地位，是区域发展的重要组成部分。全区共有耕地32.46万亩，占全市的近1/7，建成高标准农田21.56万亩，占全市的1/5，粮食总面积和总产量、出栏家禽、存栏奶牛、鲜奶产量均位居全市第二，结球生菜、双孢蘑菇年产量分别占全市地产的90%和95%。然而，随着城市化进程的持续加速，金山区的人口数量不断攀升，这使得水资源的供需矛盾日益尖锐。农业作为用水大户，其用水量

2025-06-12 约4.68万字 35页立即下载

设计用水量预测详解.ppt 给水1301班段祖睿 201301120118 给水工程第一次小班课 —设计用水量预测方法 设计用水量预测的意义 1、给水系统设计时，首先须确定该系统在设计年限内达到的用水量，因为系统中的取水、水处理、泵站和管网等设施的规模都须参照设计用水量确定，因此会直接影响建设投资和运行费用。 2、不进行设计用水量预测，等于没有目标的进行给水系统设计，给设计区带来的影响重大，后果严重。总体规划中常用的预测方法 一、分类求合法城市总用水量：居民生活用水工业企业生产用水和工作人员生活用水消防用水浇洒道路和绿地用水其他用水（未预见水量和管网漏失水量） 用水量

2016-05-14 约3.27千字 20页立即下载

2-2 城市用水量的预测课件.ppt 2-2 城市用水量的预测 一 用水量的时间变化日变化系数 Kd＝年最高日用水量/年平均日用水量 在规划设计年限中，用水量最多的一日用水量，称为最高日用水量，一般常用来确定给水设施的规模。一般特大城市Kd取1.1～1.2，大城市1.15～1.3，中小城市1.2～1.5。时变化系数 Kh＝最高日最大时用水量/最高日平均时用水量 指最高日中最大一小时用水量与平均时用水量的比值。 用水量时变化曲线水厂规模：最高日平均时用水量 管网计算：最高日最高时用水量 最高日最高时用水量=最高日平均时用水量*? 最高日平均

2017-10-13 约4.78千字 36页立即下载

《工业用水量预测情况.doc 庄浪县工业企业用水量预测情况一、2011年工业用水量基本情况 2011年12月底，全县工业企业96户,工业增加值2.96亿，用水总量为180万立方米，万元工业增加值用水量约为60立方米。全县重点耗水企业有庄浪县宏达淀粉公司、庄浪县银海淀粉公司、庄浪县煤矿、庄浪县金龙矿业公司、庄浪县凯丰矿业公司、庄浪县大金山水泥公司、甘肃娇芸食品公司、甘肃天太建筑安装工程有限公司等8户实现工业增加值2.2亿元，重点工业企业用水总量为117.3万立方米，万元工业增加值用水量为53.4立方米。二、2030年末工业企业用水量预测情况 2030年末全县预计可建成重点工业企业有工业项目48个，工业增加值预计可达到

2017-01-11 约2.53千字 5页立即下载

辽宁省钢铁工业集聚区用水合理性判断、用水量预测、排水量预测模型.pdf 附录：附录A ：用水合理性判断模型（资料性附录）用水合理性判断模型用于判断某用户用水在水质或水温方面是否存在不合理之处。首先调用基础数据库中用水单元进出、口极限浓度（温度）标准设定值，将其与现场检测各节点的浓度（温度）数值进行对比，用以判断各单元用水的合理性。 in,min in,max out ,min out ,max

2020-10-26 约4.21千字 3页立即下载