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年供水量灰色预测及精度分析(上)

发布于:2013-07-21 19:17:21 来自:给排水工程/给排水资料库 [复制转发]
本帖最后由 wanglixin6181 于 2013-7-21 19:17 编辑

1 引 言
年供水量是公司全年生产经营成果主要指标之一,而年供水量预测是安排新一年经营目标的重要前提,预测结果的大小及偏差牵涉到生产计划的安排与相关保障措施的落实,所以必须引起高度关注与足够重视。由此,探讨与研究预测方法是有一定现实意义的。
所谓预测,就是以现有数据为基础,通过一定的方法确定未来发展趋势与波动状况。预测方法很多,常用的有线性回归、时间序列分析、灰色系统建模等等;各种方法具有不同的特点,适用于不同的类型,当然也不可避免地会有一定的预测误差。从供水量历史统计数据变动及增长趋势初步分析,其增长曲线与指数曲线比较类似,而灰色预测遵循灰指数律,因此可以用于年供水量预测。
2 灰色系统及灰色预测
2.1 灰色系统理论简介
灰色系统理论(Grey Theory)由我国学者邓聚龙教授所创立,是一门研究少数据不确定性现象的系统科学理论,目前已广泛应用于社会、经济、科学、农业等领域,并已取得很好的效果。灰色系统理论的技术内容包括数据的处理、现象的分析、模型的建立、发展趋势的预测、事物的决策、系统的控制与状态的评估[1]。
2.2 灰色预测概述
基于少数据模型GM(1,1)的预测称为灰色预测,简称灰预测。灰预测方法包括:数列灰预测,灾变灰预测,季节灾变灰预测,拓扑灰预测及系统灰预测等。其共同特点是:允许少数据(最少可只有4个数据)预测;允许对灰因果律事件进行预测;具有可检验性。
灰预测模型的建立与求解
3.1 灰预测模型概述
灰预测模型依据不同的数据序列及问题的特点而异,最常用的是GM(1,1)模型,其中GM是Grey Model(灰色模型)首字母的缩写,括号中的两个“1”是指只有一个变量的一阶灰色微分方程。
一阶微分方程形如下式
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3.2 GM (1,1) 模型的求解
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4 年供水量 灰色预测及精度分析
4.1 年供水量数据预处理
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