基于数据挖掘技术在城市供水的分析与决策

论文摘要

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。

论文目录

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