导读:本文包含了污水排放量预测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:污水排放量预测,主成分分析法,BP神经网络
污水排放量预测论文文献综述
黄天炎,唐莲,张静,王永良[1]（2018）在《基于BP神经网络的宁夏污水排放量预测研究》一文中研究指出本文以宁夏为例,结合2000年～2015年数据,用主成分分析法从影响污水排放量的20个因子中选出13个因子,在作为构造BP神经网络的输入样本,从而进行2020年夏污水排放量预测。旨在为城市污水管理提供数据参考,提升城市的污水管理效果,实现城市的可持续发展。(本文来源于《文存阅刊》期刊2018年17期）
施露,董增川,许波刘,杨淑[2]（2017）在《小型城市污水排放量预测模型研究——以楚雄市为例》一文中研究指出针对小城市污水排放量历史数据较少,城市发展变化较大的特点,以楚雄市为例,提出了基于污水排放来源以及生成机理的预测方法。根据历史人口增长趋势以及城镇化率进行城区人口综合预测,运用定额法根据不同行业用水特点预测城市用水量,结合城市污水排放特点对楚雄市近期以及远期城市污水排放量进行科学合理的预测,并对预测结果进行了分析,可为城市发展规划提供决策参考。(本文来源于《环境保护科学》期刊2017年04期）
董爽[3]（2016）在《区域污水排放量预测分析》一文中研究指出针对抚顺热电厂取用水量要求,采用海城污水处理厂的再生水作为水源,并应用污水处理厂集污区预测排污量和已有成果污水排放量两种方法,对污水处理厂集污区规划2020年的污水收集量进行了计算,并将两种方法的计算结果对比,分析并确定合理的结果。(本文来源于《水利科技与经济》期刊2016年04期）
高益新,张祥,陈茜[4]（2015）在《灰色系统模型在我国污水排放量模拟及预测中的应用》一文中研究指出针对我国污水排量进行研究,运用2006~2011年的污水排放资料建立灰色系统GM(1,1)模型,预测其发展变化过程。通过将2012年的预测结果与实际数据进行对比,检验了模型的可信度。数据显示,我国污水排放量从2006年的536.8亿吨上升到了2011年的652.1亿吨。根据计算,到2018年其总量将比2006年增涨50%以上。今后,污水排放量的快速增长,将会迫切要求进行合理有效的水资源规划和管理,以实现水资源的可持续发展利用。(本文来源于《气象水文海洋仪器》期刊2015年04期）
杨旭,王晓丽[5]（2014）在《基于GM(1,1)模型的城镇生活污水排放量预测》一文中研究指出根据2000—2012年全国城镇生活污水排放量数据,建立了相应的GM(1,1)模型和预测函数。通过后验差检验等对预测函数进行了评估,并对2013—2017年城镇生活污水排放量进行了预测,结果表明,2013—2017年全国城镇生活污水的排放量逐年增加,呈上升趋势,从2013年的477.273 6亿t上升到2017年的624.102 2亿t;灰色预测模型和方法简单易用,利用较少的数据即可进行精度较高的预测。(本文来源于《环境监控与预警》期刊2014年05期）
王艳萍,王淑芝[6]（2014）在《城市污水排放量的灰色Verhulst预测模型》一文中研究指出通过对灰色模型的认识及学习,以及Verhulst模型建模机理的分析,针对污水排放量数据序列特征,将Verhulst模型引入到青海省城市污水排放量的预测中。利用2002-2006年的数据,建立Verhulst模型以及Verhulst模型的改进模型对该地区污水排放量进行拟合。结果表明,各模型拟合精度均符合要求。同时,用Verhulst模型对2007和2008年的污水排放量进行预测,通过预测值的比较,该模型的预测结果满足精度范围。(本文来源于《水利科技与经济》期刊2014年08期）
崔东文[7]（2014）在《随机森林回归模型及其在污水排放量预测中的应用》一文中研究指出以万元GDP用水量及万元工业增加值用水量为影响因子,提出了基于随机内插构造样本的随机森林回归(RFR)年污水排放量预测模型。结果表明,采用RFR模型对全国2000—2011年污水排放量进行预测,随机连续运行100次的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为1.50%~2.58%和3.36%~6.11%,均值分别为1.92%和4.39%;模型对全国2012—2015年、2020年及2030年污水排放量的预测平均值分别为679.1×108,679.5×108,700.6×108,710.6×108,735.0×108和765.4×108m3。RFR模型具有预测精度高、泛化能力强、稳健性能好以及调节参数少等特点。(本文来源于《供水技术》期刊2014年01期）
羡瑛楠,李云燕[8]（2013）在《运用灰色GM(1,1)系统模型预测北京市污水排放量》一文中研究指出北京市水资源开发利用已经超过了水资源承载能力范围,由此引发的水资源短缺问题日益严重。对污水的综合利用进行研究可以达到持续利用水资源的目的,解决水资源短缺问题。以北京市2005—2012年污水排放量资料为基础,运用灰色系统模型,对工业、生活污水排放量及总污水排放量进行了预测,分析北京市污水排放量走势及存在的问题,提出未来北京市污水综合利用的对策措施。(本文来源于《再生资源与循环经济》期刊2013年11期）
方娟,曹进[9]（2013）在《污水规划中采用差异化用水量指标预测城市污水排放量》一文中研究指出城市污水排放量预测是污水系统进行规划、设计、运行和管理所需要做的基础工作,科学、合理的预测污水排放量对污水处理厂、排水管网的建设规划意义重大。根据青岛市用水排水实际情况,在不同的污水量预测方法中,采用差异化用水量指标计算各污水系统的污水量;并分析污水量预测结果产生差异的原因。以期为类似城市的污水量预测提供参考。(本文来源于《城市道桥与防洪》期刊2013年08期）
翟梦恩,陆宝宏,常娜,李莉会,刘蕊蕊[10]（2013）在《不同时间尺度GM(1,1)模型对城市生活污水排放量预测的影响》一文中研究指出研究城市生活污水排放量,有利于解决城市周边的水环境污染问题,实现水资源的可持续利用。运用1986-2010年城市生活污水排放量数据建立一系列不同时间尺度的灰色GM(1,1)模型,探讨不同时间序列建模对于模型精度的影响。研究表明,距离预测现状年越近,建模时间尺度为15a的模型精度越高,进而对我国2011-2015年城市生活污水排放量进行预测,并与滚动法预测模型的成果对比。预测结果表明,2011-2015年城市生活污水排放量逐年增加,到2015年我国城市生活污水排放量在499.21-515.19亿t之间,比2010年增加了31.44%～35.65%。(本文来源于《中国农村水利水电》期刊2013年06期）
污水排放量预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对小城市污水排放量历史数据较少,城市发展变化较大的特点,以楚雄市为例,提出了基于污水排放来源以及生成机理的预测方法。根据历史人口增长趋势以及城镇化率进行城区人口综合预测,运用定额法根据不同行业用水特点预测城市用水量,结合城市污水排放特点对楚雄市近期以及远期城市污水排放量进行科学合理的预测,并对预测结果进行了分析,可为城市发展规划提供决策参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
污水排放量预测论文参考文献
[1].黄天炎,唐莲,张静,王永良.基于BP神经网络的宁夏污水排放量预测研究[J].文存阅刊.2018
[2].施露,董增川,许波刘,杨淑.小型城市污水排放量预测模型研究——以楚雄市为例[J].环境保护科学.2017
[3].董爽.区域污水排放量预测分析[J].水利科技与经济.2016
[4].高益新,张祥,陈茜.灰色系统模型在我国污水排放量模拟及预测中的应用[J].气象水文海洋仪器.2015
[5].杨旭,王晓丽.基于GM(1,1)模型的城镇生活污水排放量预测[J].环境监控与预警.2014
[6].王艳萍,王淑芝.城市污水排放量的灰色Verhulst预测模型[J].水利科技与经济.2014
[7].崔东文.随机森林回归模型及其在污水排放量预测中的应用[J].供水技术.2014
[8].羡瑛楠,李云燕.运用灰色GM(1,1)系统模型预测北京市污水排放量[J].再生资源与循环经济.2013
[9].方娟,曹进.污水规划中采用差异化用水量指标预测城市污水排放量[J].城市道桥与防洪.2013
[10].翟梦恩,陆宝宏,常娜,李莉会,刘蕊蕊.不同时间尺度GM(1,1)模型对城市生活污水排放量预测的影响[J].中国农村水利水电.2013