《表4 不同模型在日尺度用水预测数据对比(实测数据系列)》

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《新型组合模型在北方城市用水预测中的应用研究》

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从表3—4中可看出，相比于单一模型，新型组合模型在标准差和相对百分误差上均有不同程度的改善，标准差表征的是模型计算的稳定性，从标准差分析结果可看出，相比于单一模型，新型组合模型在标准差平均提高0.035，计算质量更高；这主要是结合粒子群算法对季节变化序列模型预测的非线性误差进行优化，从而实现预测误差的最小化。从内插数据系列和实测数据系列对比结果可看出，各模型在两种类型数据预测的标准差和相对百分误差差别不大，因此对于预测数据系列来说，内插数据系列也可以作为城市日用水预测的样本数据系列。从图2中可看出，采用实测数据系列后，日用水变化波动性低于采用内插数据下的，而这种日用水变化波动性也使得各模型下预测值和原始值之间的散乱度有所增加，在内插数据系列下，各模型预测值的变动度较大，新型组合模型下预测的日用水吻合度好于其他模型，基本能反映日用水变化的波动性，但存在一定的系统偏小的变化趋势。而从实测数据系列对比结果可看出，相比于内插数据系列，实测数据系列下的波动变化特征有所减弱，新型组合模型和实测数据系列的吻合度要好于内插数据系列，且系统偏小的变化趋势有所减弱，这主要是因为内插数据系列增加了样本数据系列的误差性，使得误差呈现叠加效应，增大了各模型下预测的误差值。