【摘 要】
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为满足给水系统日常管理对短期需水量预测时效的需求,建立了所需训练时间短的核极限学习机模型(kernel-based extreme learning machine,KELM);从提升预测精度的角度考虑,构造了以傅里叶级数为理论依据的残差修正模块(Fourier se-ries,FS),利用该模块对需水量初始预测值与观测值之间的差值进行建模,完成对初始预测值的残差修正,将该模块叠加于KELM模型上形成了组合预测模型(KELM+FS).通过实际数据对模型进行性能测试,结果表明:KELM模型能够与人工神经网络
【机 构】
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北京工业大学 城市建设学部,北京100124
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为满足给水系统日常管理对短期需水量预测时效的需求,建立了所需训练时间短的核极限学习机模型(kernel-based extreme learning machine,KELM);从提升预测精度的角度考虑,构造了以傅里叶级数为理论依据的残差修正模块(Fourier se-ries,FS),利用该模块对需水量初始预测值与观测值之间的差值进行建模,完成对初始预测值的残差修正,将该模块叠加于KELM模型上形成了组合预测模型(KELM+FS).通过实际数据对模型进行性能测试,结果表明:KELM模型能够与人工神经网络模型、支持向量回归模型产生相似的预测精度,但预测时间仅为二者平均值的5％左右;组合模型KELM+FS在未显著增加预测时间的前提下,比KELM模型相对预测精度提升了12％左右.在用于短期需水量预测时,无论单一模型KELM还是组合模型KELM+FS都能达到有效提升预测效率的目的.
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