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基于数据挖掘技术在城市供水的分析与决策

作　者: 吴文斌
导　师: 周晓聪
学　校: 中山大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据挖掘供水量回归分析神经网络时间序列分析
分类号: F299.24;F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

在当前环境提倡环保节约,低炭低能耗生活,节省资源成为一个重要的社会话题,现以广州市城市供水情况作为研究对象,由于广东地区地处亚热带,大部分地区属亚热带季风气候,夏长冬暖,雨量充沛,是具有比较典型大中型城市,所以研究具有一定的实用价值。根据相关供水量及其他参数,对未来的生产调度制定生产计划,通过运用数据挖掘的计算机方法,对未来供水总量及其各区水厂的供水量作出科学预测,通过分析提高企业生产效率降低能耗,设定合理的产销计划,提出合理的方案这一课题具有实际的意义。本文的根据数据的自身特点,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。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-10
  1.1 世界水资源的现状及我国的基本情况  7
  1.2 广东省水资源的现状  7-8
  1.3 基于数据挖掘技术在城市供水中的应用与现状  8-9
  1.4 本文研究内容  9-10
第二章广州城市供水现状分析  10-18
  2.1 城市概况  10
  2.2 气候特征  10
  2.3 水源特征  10
  2.4 城市用水概况  10-18
    2.4.1 居民生活用水现状  12-14
    2.4.2 公共服务用水现状  14-15
    2.4.3 生产用水现状  15-18
第三章城市供水分析预测模型  18-47
  3.1 数据准备  20
  3.2 特征选择算法  20-25
    3.2.1 数据筛选  20-21
    3.2.2 数据分级  21-24
    3.2.3 数据选择  24-25
  3.3 线性回归分析  25-34
    3.3.1 线性回归的概述  25
    3.3.2 线性回归的估计  25-26
    3.3.3 线性回归模型的检验  26-27
    3.3.4 线性回归模型建立  27-29
    3.3.5 线性回归模型优化  29-34
  3.4 人工神经网络  34-39
    3.4.1 人工神经网络概念  35
    3.4.2 人工神经网络模型建立  35-36
    3.4.3 多层感知器  36-37
    3.4.4 RBF 神经网络模型  37-39
  3.5 时间序列函数  39-44
    3.5.1 时间序列预测的传统方法  39-40
    3.5.2 指数平滑法模型  40
    3.5.3 简单指数平滑法  40-41
    3.5.4 布朗单一参数指数平滑法  41-42
    3.5.5 霍特双参数指数平滑模型  42-43
    3.5.6 阻尼趋势指数平滑  43-44
  3.6 灰度模型  44-47
第四章城市供水决策  47-54
  4.1 城市供水模型分析  47-49
    4.1.1 回归分析  47-48
    4.1.2 神经网络分析  48
    4.1.3 时间序列分析  48
    4.1.4 灰度分析  48-49
  4.2 城市供水模型选择  49
  4.3 城市供水预测  49-52
  4.4 城市供水问题及解决办法  52-54
第五章总结与建议  54-56
  5.1 工作小结  54
  5.2 结论与建议  54-56
致谢  56-57
参考文献名录  57-58

基于数据挖掘技术在城市供水的分析与决策

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