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上传时间: 2019-08-12
详细说明： 城市供水量预测-zuheyuce.m 城市供水量预测 摘要 本文首先对数据进行详细分析，发现用水量数据以1年为周期呈时间周期规律，并有上升趋势，温度历史数据也呈时间周期规律，温度和用水量之间无明显规律。价格因素对数据的增长突出表现为减缓制约作用。在分析的过程中对数据表中水量的两个奇异点以平均值替代，温度则模拟温度趋势函数，利用趋势函数预测值替代。 从题目问题入手，对于数据的预测必须考虑时间数据、温度因素和价格因素对预测数据的影响，提取每年1月的数据进行预测，数据表的时间序列关系从横向可利用趋势向外延伸预测，纵向可利用季节变动预测，温度与待预测数据之间利用相关性分析和回归分析处理，最后对3个预测加权组合，得到数据的组合预测模型。 针对问题一、二， 分别考虑日数据的预测和月统计数据的预测，日数据横向采用一次指数平滑法，纵向采用季节比例预测法，月数据采用一次指数平滑法和灰色GM模型进行预测，对温度因素进行相关性分析和回归分析，价格因素在问题一、二中视其体现在时间序列的增长因子中，最后综合考虑各模型建模的立足点，运用最优加权组合模型和经验加权组合模型提高预测精度。针对问题三价格调整，按照一、二预测模型的思想，考虑价格因素制约季节比例模型中的趋势增长指数，建立制约函数进行回归分析，以目标规划思想求解调整价格，另外也提出预测城市用水量可支出总金额，建立总金额与目标用水量的关系得到调整价格。 通过预测，我们得到2007年1月城市用水量的预测结果为： 吨；一号水厂的供水量预测结果为： 吨；二号水厂的供水量预测结果为： 吨。2007年8月调价参考价格为：5.41元。 本文最大的特点是把握数据的自身特点，从多立足点对数据进行分析预测，针对不同的实际情况作出相应调整，运用简单的预测方法达到现代算法和复杂算法的预测效果，对情况复杂但具有一定规律的数据的处理和预测有一定参考意义。 关键词：城市用水量；数据分析；时间序列；组合模型；季节比例分析
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