【摘 要】
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针对城市用水量时间序列包含逐步增长趋势、季节性趋势及不确定性的非线性波动特点,单一预测模型往往很难充分反映原始数据中全部的有效信息,结合季节性时间序列模型(SARIMA)
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针对城市用水量时间序列包含逐步增长趋势、季节性趋势及不确定性的非线性波动特点,单一预测模型往往很难充分反映原始数据中全部的有效信息,结合季节性时间序列模型(SARIMA)和BP神经网络二者优点,构建了一种新型的组合预测模型,对上海市用水量进行不同时间尺度的预测。结果表明,在不同时间尺度上组合预测模型均比单一预测模型精度高、预测质量稳定。
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