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    基于數(shù)據(jù)優(yōu)化的灰色預(yù)測模型在天津市供用水量預(yù)測中的應(yīng)用

    2020-05-14 07:12:06王晴晴王雪奎
    海河水利 2020年1期
    關(guān)鍵詞:用水量天津市灰色

    王晴晴,王雪奎

    (1.海河水利委員會海河下游管理局,天津 300061;2.中交天津港灣工程研究院有限公司,天津 300222)

    灰色理論是著名學(xué)者鄧聚龍教授在20世紀(jì)80年代提出的,用以研究“部分信息已知,部分信息未知”的“小樣本”“貧信息”系統(tǒng)[1]。因該系統(tǒng)具有原理簡單、計算方便、預(yù)測精度高、可檢驗性強(qiáng)等優(yōu)點[2],被廣泛應(yīng)用于社會各個領(lǐng)域,如建筑物變形監(jiān)測[3-5]、醫(yī)學(xué)疾病發(fā)展趨勢研究[6-7]、污染物排放控制等方面[8-9]。隨著眾多學(xué)者研究的不斷深入,發(fā)現(xiàn)原始離散數(shù)據(jù)的光滑度是影響模型精度的關(guān)鍵因素之一,原始離散數(shù)據(jù)越光滑,利用這些數(shù)據(jù)所建立模型的精度就越高,也就越能真實反映預(yù)測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢[10]。筆者采用優(yōu)化原始數(shù)據(jù)中的異常值,消除序列波動性以提高建模序列的光滑度,對天津市2010—2017年城市供用水量進(jìn)行建模,比較數(shù)據(jù)優(yōu)化前后的建模精度,并對天津市未來5 a的供用水量做出預(yù)測。

    1 灰色GM(1,1)模型的建立

    (1)設(shè)非負(fù)原始數(shù)列為x(0)=(x0(1),x0(2),…,x0(n))。

    (2)建??尚行詸z驗。計算原始數(shù)列的級比,對其建立灰色預(yù)測模型GM(1,1)的可行性進(jìn)行判斷。若用來建模的原始數(shù)列的級比λ(k)都落在可容覆蓋區(qū)間X=()內(nèi),則數(shù)列x(0)可以建立GM(1,1)模型并進(jìn)行灰色預(yù)測。

    (3)對經(jīng)過可行性檢驗的原始數(shù)列x(0)進(jìn)行1-AGO變換,生成一次累加數(shù)列x(1)=(x1(1),x1(2),…,x1(n))。

    (4)對一次累加數(shù)列x(1)建立GM(1,1)模型的時間響應(yīng)公式。

    式中:a,μ為待識別的灰色參數(shù),a為發(fā)展灰數(shù),μ為內(nèi)生控制灰數(shù)。

    (5)構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣B和數(shù)據(jù)向量YN。

    (6)將參數(shù)a,μ代入微分方程(3)求解時間響應(yīng)。

    方程的解即為一次累加數(shù)列x(1)的預(yù)測值,經(jīng)累減逆運算得原始數(shù)列x(0)的預(yù)測值。

    由式(6)可知,當(dāng)(1-ea)(x(0)(0)-)、a符號相反 時 ,(t+1)(t=1,2,…,n)數(shù) 列 遞 增 ;當(dāng)(1-ea)(x(0)(0)-)、a符號相同時,(t+1)(t=1,2,…,n)數(shù)列遞減。

    當(dāng)原始數(shù)列存在波動性時,對其中的異常值進(jìn)行優(yōu)化處理,基于新數(shù)列模型進(jìn)行的GM(1,1)灰色預(yù)測結(jié)果將更符合實際。

    2 模型精度檢驗

    (1)記k時刻的殘差為:

    (2)分別求取原始序列x(0)及殘差e(k)的平均值。

    (4)后驗差比值計算公式為:

    小誤差概率計算公式為:

    預(yù)測模型精度等級,見表1。

    表1 預(yù)測模型精度等級

    3 實例分析

    城市用水量預(yù)測不僅是給水配套工程,更重要的是協(xié)調(diào)控制工程,通過對水量的預(yù)測和平衡計算,依據(jù)水資源承載力,對城市的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)技術(shù)支撐。天津市作為京津冀協(xié)同發(fā)展及環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的重要城市,水資源缺乏問題日益突出,水資源總量不足以承擔(dān)全市用水需求,對外調(diào)水的依賴性日益增大。

    以2010—2017年天津市城市供用水量為原始數(shù)列,原始數(shù)列為 x(0)=(21.73,22.46,21.29,23.76,24.09,25.68,27.23,27.49)。由此可以看出,剔除2012年供用水量數(shù)據(jù)后,原始序列呈現(xiàn)遞增規(guī)律。為排除異常值對模型可能的不利影響,并保持原序列的連續(xù)性,取2011、2013年供用水量數(shù)據(jù)平均值作為2012年的優(yōu)化值,經(jīng)優(yōu)化后的原始數(shù)列呈絕對遞增性。建立傳統(tǒng)模型I與基于數(shù)據(jù)優(yōu)化后的模型Ⅱ,通過比較得出較優(yōu)模型,進(jìn)而對城市未來供用水量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果見表2。供用水量數(shù)據(jù)來源于《天津市統(tǒng)計年鑒2018》。

    表2 2種模型預(yù)測結(jié)果比較

    由表2可以看出,2種模型模擬精度較高,預(yù)測精度均為1級。其中,模型I最大相對誤差為-5.63%,后驗差比值C=0.271 2;模型Ⅱ相對誤差和后驗差比值明顯低于模型I,預(yù)測精度和擬合效果均優(yōu)于模型I(如圖1所示)。這說明基于數(shù)據(jù)優(yōu)化的改進(jìn)模型對提高灰色預(yù)測模型精度有顯著作用。

    圖1 2種模型預(yù)測結(jié)果

    基于以上結(jié)論,利用模型Ⅱ?qū)μ旖蚴?018—2022年城市供用水量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果見表3。

    表3 天津市2018—2022年城市供用水量預(yù)測值億m3

    4 成果分析

    (1)對天津市供用水量建立基于數(shù)據(jù)優(yōu)化的GM(1,1)灰色預(yù)測模型,取得了較好的建模效果,說明消除原始數(shù)據(jù)波動性以提高灰色模型預(yù)測精度不但可行,而且更能反映出系統(tǒng)特征,相比傳統(tǒng)模型更接近實際。

    (2)從預(yù)測結(jié)果看,未來5 a內(nèi),天津市城市供用水量呈現(xiàn)增長趨勢,到2020年城市供用水量將超過30億m3,天津市水資源短缺問題將更加嚴(yán)峻。天津市應(yīng)在未來城市規(guī)劃中,綜合水資源、水環(huán)境承載能力,優(yōu)化區(qū)域空間發(fā)展布局,對人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模和資源開發(fā)強(qiáng)度進(jìn)行合理管控,“以水定城”,以緩解水資源與城市發(fā)展之間的矛盾。

    (3)筆者提出的數(shù)據(jù)優(yōu)化處理方法對異常值較少的原始數(shù)列預(yù)測效果較好,但對波動性強(qiáng)、變幅較大序列的適用性還有待進(jìn)一步研究和探討。

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