小样本情况下需水量预测模型研究

摘要：

针对传统的GM（1,1）模型,分析了其预测结果与实际过程存在的偏差,通过GM（1,1）模型与自回归滑动平均模型相结合的方法以弥补偏差。以钦州市1999-2009年及2005-2009年城市供水总量这两组基础数据对本文所建模型进行验证,并利用此模型预测了钦州市2010-2018年需水量。通过与其他预测模型的对比,进一步证明了本文所提新方法具有更高的预测精度、更强的数据拟合能力及更强的适应性,在小样本的预测上显示出新模型特有的优越性。在时间序列短、原始数据序列波动大的情况下,对于需水量预测这类复杂的问题,本文所提模型具有较高的可靠性。

关键词：小样本、需水量预测、灰色GM(l、l)模型、自回归滑动平均模型、模型对比

分类号：TV211;TV213

资助基金：国家科技支撑计划项目2007BAC30B06;国家重点基础研究发展规划项目2010CB833406

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：13-18