文献类型：期刊文章

作　　者：李慧敏[1] 刘欣欣[2] 安笑洁[2]

LI Huimin;LIU Xinxin;AN Xiaojie(School of Software,Handan College,Handan,056038,China;School of Mathematics and Physics,Hebei University of Engineering,Handan,056038,China)

机构地区：[1]邯郸学院软件学院,河北邯郸056038 [2]河北工程大学数理科学与工程学院,河北邯郸056038

出　　处：《长江技术经济》

基　　金：国家自然科学基金项目(No.61873084);河北省高等学校科学技术研究重点项目(No.ZD2017016).

年　　份：2019

卷　　号：0

期　　号：S01

起止页码：138-142

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：在城市水资源短缺且利用效率低的背景下,科学预测生活需水量是城市水源调度重要前提。针对目前精准预测需水量的问题,本文将LASSO-支持向量机回归模型(LASSO-SVMR)应用于城市生活需水量的预测。首先,借助LASSO方法筛选出与生活需水量相关性较强的变量;其次,串联支持向量机回归(SVMR)构建城市生活需水量模型;最后,以邯郸市为例,将所建模型与传统SVMR进行对比,结果表明:LASSO-SVMR预测精度高于SVMR,且运用所建模型预测2019年该市城市生活需水量。本研究进一步丰富了城市生活需水量的预测方法,为城市水资源优化配置提供决策依据和理论基础。

关 键 词：LASSO  支持向量机回归 生活需水量预测  

分 类 号：TU991.31]