一种基于灰色线性回归-马尔科夫链模型的需水预测方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于灰色线性回归‑马尔科夫链模型的需水预测方法，包括获取历史需水量数据；基于卡尔曼滤波对历史需水量数据进行处理；将经过卡尔曼滤波处理的数据输入灰色需水预测模型，在灰色需水预测模型基础上，引入线性方程，构建灰色线性回归组合模型；采用最小二乘法，求解灰色线性回归组合模型参数，再进行还原处理，得到原始序列的预测值；引入马尔科夫链理论对实际需水量与灰色线性回归模型预测结果的相对值区间进行修正，得到最终优化预测值；本发明既能预测出数据序列发展变化的总体趋势，又能反映系统各状态之间的内在规律性，从而可以描述随机波动性较大的预测问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于灰色线性回归-马尔科夫链模型的需水预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580151A
申请号 ：
CN202210125830.1
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-02-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨晔赵玉娇鞠军李书明卓四明赖新芳
申请人 ：
南京河海南自水电自动化有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市浦口高新技术产业开发区星火路8号
代理机构 ：
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 ：
董建林
优先权 ：
CN202210125830.1
主分类号 ：
G06F30/20
IPC分类号 ：
G06F30/20 G06Q10/04 G06Q50/06 G06F111/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/20
设计优化、验证或模拟
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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