基于自组织数据挖掘方法的区域用水量预警分析

发布时间：2017-10-22 01:15

  本文关键词：基于自组织数据挖掘方法的区域用水量预警分析

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【摘要】：本文以区域用水总量为研究对象,应用GMDH方法对其进行建模预警研究,研究内容可分为以下四个方面：1、区域用水量影响因素体系研究。本着宏观性原则,本文从人口、资源、经济、科技、能源和管理六个方面,对影响中长期区域用水量影响因素进行辨识,选取总人口、降雨量等14个指标构建影响因素指标体系。2、中国区域经济发展聚类分析。选取人均GDP、地方财政收入等19个宏观经济发展指标,利用系统聚类方法,将中国31个省(市)划分为4类经济区域。3、区域用水量预测研究。选取北京、广东、河南和甘肃4个区域,依据用水量预测要求,利用R语言编程实现GMDH算法,分别构建了这4个区域的用水量预测模型,并利用该方法求出上述4个省份预测模型中各影响因素的预测值,进一步求得2014、2015年4个省份的用水量预测值。4、区域用水量预警分析。根据预测的2014、2015年用水总量,结合用水量预警方案指出2014、2015年北京、广东、河南和甘肃4个区域所处警度,同时也表明了GMDH方法是一种适应区域用水量预测和预警的有效方法。
【关键词】：区域用水量 GMDH方法 预测 预警
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TV213.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 研究现状10-13
• 1.2.1 用水量预测研究现状10-12
• 1.2.2 自组织数据挖掘-GMDH算法研究现状12-13
• 1.3 本文研究方法及内容13-14
• 1.3.1 研究方法13-14
• 1.3.2 研究内容14
• 1.4 本文创新点及技术路线14-16
• 1.4.1 论文创新点14
• 1.4.2 论文技术路线14-16
• 第2章 用水量影响因素体系研究及预警理论16-22
• 2.1 用水量影响因素体系研究16-19
• 2.1.1 用水量预测的分类16
• 2.1.2 各类型用水量变化主要影响因素16
• 2.1.3 用水量影响因素辨识准则16-17
• 2.1.4 中长期用水量影响因素指标选取17-19
• 2.2 预警理论及主要方法19-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第3章 基于R语言的GMDH理论算法22-29
• 3.1 数据挖掘算法的研究工具-R语言22-23
• 3.2 GMDH算法23-28
• 3.2.1 GMDH的基本原理23-25
• 3.2.2 GMDH的建模过程25-27
• 3.2.3 GMDH算法的实现流程27-28
• 3.3 本章小结28-29
• 第4章 中国区域经济发展的聚类分析29-35
• 4.1 聚类方法简介29-31
• 4.2 系统聚类法的评价31-32
• 4.3 指标选取32-33
• 4.4 聚类分析33-34
• 4.5 本章小结34-35
• 第5章 区域用水量预测及预警分析35-54
• 5.1 区域用水量预测指标选取及数据预处理35-36
• 5.1.1 区域用水量预测指标选取35
• 5.1.2 数据标准化处理35-36
• 5.2 北京市用水量预测36-39
• 5.2.1 北京市经济发展及水资源现状36-37
• 5.2.2 北京市用水量预测模型的构建37-38
• 5.2.3 北京市2014和2015年用水总量预测38-39
• 5.3 广东省用水量预测39-43
• 5.3.1 广东省经济发展及水资源现状39-40
• 5.3.2 广东省用水量预测模型的构建40-41
• 5.3.3 广东省2014和2015年用水总量预测41-43
• 5.4 河南省用水量预测43-47
• 5.4.1 河南省经济发展及水资源现状43-44
• 5.4.2 河南省用水量预测模型的构建44-45
• 5.4.3 河南省2014和2015年用水总量预测45-47
• 5.5 甘肃省用水量预测47-51
• 5.5.1 甘肃省经济发展及水资源现状47-48
• 5.5.2 甘肃用水量预测模型的构建48-49
• 5.5.3 甘肃省2014和2015年用水总量预测49-51
• 5.6 区域用水量预警分析51-52
• 5.7 本章小结52-54
• 第6章 总结与展望54-56
• 6.1 研究总结54-55
• 6.2 研究展望55-56
• 参考文献56-59
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果59-60
• 致谢60-61
• 附录61-68

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本文编号：1076094