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王春娟,冯利华,罗 伟,庞小笑.主成分回归在需水预测中的应用水资源与水工程学报[J].,2013,24(1):50-53
主成分回归在需水预测中的应用
Application of principal component regressionmodel to water demand forecast
投稿时间:2012-09-19  修订日期:2012-10-14
DOI:10.11705/j.issn.1672-643X.2013.01.011
中文关键词:  主成分分析  回归模型  需水预测
英文关键词:principal component analysis  regression model  water demand forecasting
基金项目:国家自然科学基金项目(41171430、40771044)
作者单位
王春娟 浙江师范大学 地理与环境科学学院, 浙江 金华 321004 
冯利华 浙江师范大学 地理与环境科学学院, 浙江 金华 321004 
罗 伟 江西省庐山自然保护区管理处, 江西 庐山 332900 
庞小笑 浙江师范大学 地理与环境科学学院, 浙江 金华 321004 
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中文摘要:
      城市需水量的准确预测对区域的发展具有十分重要的意义。城市需水受多重因素的影响,且这些因素大多存在较强的相关性。通过主成分分析法的计算分析,以金华市为例,采用2000-2010年的城市用水资料建立回归模型对需水量进行预测。结果表明:该模型应用于城市用水预测,其结果与当地实际情况较为吻合,模型的拟合程度和预测准确度较好。
英文摘要:
      The accurate prediction of water demand has great significance for the development of city. The water demand is affected by multiple factors and most of these factors have strong relevance. Based on the calculation steps of the principal component analysis, and introduced an instance (water consumption data of Jinhua city from 2000to 2010), the regression model of predicting water demand was established. The results showed that the model was applied to forecast water demand, and the conclusion agreed quite well with the local actual conditions, the model fitting degree and prediction accuracy were ideal.
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