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正文內(nèi)容

我國水資源總量預(yù)測(cè)及對(duì)策分析(編輯修改稿)

2025-08-23 14:49 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 間序列的影響因素的作用特征可以概括為四種變動(dòng)方式,即趨勢(shì)變動(dòng)、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)變動(dòng)及不規(guī)則變動(dòng),采用何種方式進(jìn)行預(yù)測(cè),取決于影響因素的作用特征。利用MATLAB,我們對(duì)農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活用水的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行了如下分析:圖5 工業(yè)用水?dāng)?shù)據(jù)分析圖6 農(nóng)業(yè)用水?dāng)?shù)據(jù)分析圖7 生活用水?dāng)?shù)據(jù)分析從以上三幅圖可以看出,農(nóng)業(yè)用水、生活用水的需求量都帶有一定的周期性。(周期分別約為四年和八年),而工業(yè)用水的需求量在經(jīng)歷一段時(shí)間的急劇上升后趨于平穩(wěn)。因此對(duì)于未來農(nóng)業(yè)用水和生活用水的需求量,我們采用arima模型進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于工業(yè)用水,采用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè)。1. 指數(shù)平滑法根據(jù)20042013年的歷史數(shù)據(jù),可以看出外部環(huán)境變化較快,所以我們?nèi)?,設(shè)為年度工業(yè)用水總量,T為要預(yù)測(cè)的年份,計(jì)算得:預(yù)測(cè)結(jié)果如下圖所示圖8 工業(yè)用水量預(yù)測(cè)2. arima模型 由數(shù)據(jù)分析可知,農(nóng)業(yè)用水和生活用水的數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的,帶有一定幅度的變化或具有一定的周期性。Arima模型將預(yù)測(cè)對(duì)象隨時(shí)間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個(gè)隨機(jī)序列,用一定的數(shù)學(xué)模型來近似描述這個(gè)序列,旨在不將平穩(wěn)的序列經(jīng)過n次差分后,使數(shù)據(jù)平穩(wěn)建立的時(shí)間序列模型。這個(gè)模型一旦被識(shí)別后就可以從時(shí)間序列的過去值及現(xiàn)在值來預(yù)測(cè)未來值。其基本的實(shí)現(xiàn)步驟為:(1)根據(jù)時(shí)間序列的散點(diǎn)圖、自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖以ADF單位根檢驗(yàn)其方差、趨勢(shì)及其季節(jié)性變化規(guī)律,對(duì)序列的平穩(wěn)性進(jìn)行識(shí)別。(2)對(duì)非平穩(wěn)序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的,并存在一定的增長或下降趨勢(shì),則需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理,如果數(shù)據(jù)存在異方差,則需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)處理,直到處理后的數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)值和偏相關(guān)函數(shù)值無顯著地異于零。(3)根據(jù)時(shí)間序列模型的識(shí)別規(guī)則,建立相應(yīng)的模型。(4)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),檢驗(yàn)是否具有統(tǒng)計(jì)意義。(5)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),診斷殘差序列是否為白噪聲。(6)利用已通過檢驗(yàn)的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析以上可以通過spss實(shí)現(xiàn),通過spss分析,我們得到未來農(nóng)業(yè)用水和生活用水的預(yù)測(cè)結(jié)果如下圖:圖9 農(nóng)業(yè)用水量預(yù)測(cè)圖10 生活用水量預(yù)測(cè)表4 未來用水量預(yù)測(cè)值年份201420152016201720182019農(nóng)業(yè)用水預(yù)測(cè)值生活用水預(yù)測(cè)值工業(yè)用水預(yù)測(cè)值年份202020212022202320242025農(nóng)業(yè)用水預(yù)測(cè)值生活用水預(yù)測(cè)值工業(yè)用水預(yù)測(cè)值圖11 未來用水量預(yù)測(cè)(二) 基于灰色關(guān)聯(lián)法的用水總量預(yù)測(cè)從20042013年的全國用水?dāng)?shù)據(jù)可以看出,生活用水、農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水之和與該年的用水總量不相等,說明有其他方面的少量用水?dāng)?shù)據(jù)未統(tǒng)計(jì),為了減少這部分?jǐn)?shù)據(jù)的影響,我們利用灰色關(guān)聯(lián)法,將其影響按權(quán)重分別加到生活用水、農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水中,以減小我們對(duì)未來水資源需求總量預(yù)測(cè)時(shí)的誤差。 灰色系統(tǒng)理論概述一般來說,內(nèi)部因素難以辨識(shí)或之間關(guān)系隱蔽、系統(tǒng)的行為特征較難描述、內(nèi)部特性部分已知的系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng),如社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)以及生態(tài)系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)一般都會(huì)有不可忽略的“噪聲”(即隨機(jī)干擾)?,F(xiàn)有的系統(tǒng)分析的量化方法,大都是數(shù)理統(tǒng)計(jì)法如回歸分析、方差分析、主成分分析等,但這些方法大都對(duì)樣本量有較高的要求,有時(shí)候有了大量的數(shù)據(jù)也不一定能得到統(tǒng)計(jì)規(guī)律,也不能分析因素間動(dòng)態(tài)的關(guān)聯(lián)程度?;疑到y(tǒng)理論提出了一種新的分析方法—關(guān)聯(lián)度分析方法,即根據(jù)因素之間發(fā)展態(tài)勢(shì)的相似或相異程度來衡量因素間關(guān)聯(lián)的程度,揭示事物動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)的特征與程度。由于以發(fā)展態(tài)勢(shì)為立足點(diǎn),因此對(duì)樣本量的多少?zèng)]有過分的要求,也不需要典型的分布規(guī)律,計(jì)算量少到甚至可用手算,且不致出現(xiàn)關(guān)聯(lián)度的量化結(jié)果與定性分析不一致的情況。這種方法已應(yīng)用到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、水利、宏觀經(jīng)濟(jì)等各方面,都取得了較好的效果。未來用水總量預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)度的定義:選取參考數(shù)列其中 k 表示時(shí)刻。假設(shè)有m個(gè)比較數(shù)列則稱為比較數(shù)列對(duì)參考數(shù)列在k時(shí)刻的關(guān)聯(lián)系數(shù),其中為分辨系數(shù),分辨系數(shù)越大,分辨率越大;越小,分辨率越小。稱為數(shù)列對(duì)參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度。當(dāng)參考數(shù)列不止一個(gè),被比較的因素也不止一個(gè)時(shí),假設(shè)有m個(gè)參考數(shù)列(亦稱母因素),記為,再假設(shè)有個(gè)比較數(shù)列(亦稱子因素),記為顯然,每一個(gè)參考數(shù)列對(duì)個(gè)比較數(shù)列有個(gè)關(guān)聯(lián)度,設(shè)表示比較數(shù)列對(duì)參考數(shù)列的關(guān)聯(lián)度,可構(gòu)造關(guān)聯(lián)(度)矩陣。根據(jù)20032014年的用水量數(shù)據(jù),通過MATLAB計(jì)算,我們得到最終的關(guān)聯(lián)矩陣為設(shè)未來某年
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