基于多尺度相关向量机的城市日用水量预测

来源：水资源与水工程学报杂志2016年第3期北京时间：

作者：白云，谢晶晶，王晓雪，李川

单位：（1.安徽科技学院a.建筑学院b.资源与环境学院,2.重庆市南岸区环境监测站,3.重庆工商大学装备系统服役健康保障国际联合研究中心

摘要：为提高日用水量预测精度，提出一种基于多尺度相关向量机的预测模型。通过静态小波分解将用水量非平稳时间序列分解为不同尺度的平稳时间序列，然后在分解后的各子序列分别建立相关向量机回归模型进行预测，最后通过小波逆变换将各子序列预测结果整合得出原始用水量时间序列的预测值。在实例分析中分别利用多尺度关联向量机模型和单尺度相关向量机预测模型对实际用水量进行预测分析。结果表明，前者具有更高的预测精度，可应用于城市日用水量的预测。

关键词：多尺度,相关向量机,日用水量预测,小波逆变换,重庆市

基金资助：安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2016A168）； 安徽科技学院校级重点学科建设（AKZDXK2015B01）； 教育部留学回国人员科研启动基金（教外司留［2013］693号）； 重庆市研究生教育教学改革研究项目（yjg143015）