天津大学学报：社会科学版
天津大學學報：社會科學版
천진대학학보：사회과학판
Journal of Tianjin University(Social Sciences)
2006年
1期
64~67
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李栋 王洪礼 杜忠晓 王长江 陈炳林
李棟 王洪禮 杜忠曉 王長江 陳炳林
리동 왕홍례 두충효 왕장강 진병림
支持向量机 统计学习理论 城市生活用水量 预测
支持嚮量機 統計學習理論 城市生活用水量 預測
지지향량궤 통계학습이론 성시생활용수량 예측
support vector machine ; statistical learning theory; city municipal and domestic water consumption; prediction
城市生活用水量预测在城市水资源利用和节约用水规划管理中起着非常重要的作用。建立了支持向量机（support vestor machine．SVM）理论的城市生活用水量预测模型，该模型以统计学习理论为基础，利用天津市历年来城市生活用水量数据进行实例验证，并与人工神经网络方法所取得的结果进行比较，证明支持向量机方法能取得更好的效果，为城市用水管理部门制定用水规划提供了有效和可信的理论支持。
城市生活用水量預測在城市水資源利用和節約用水規劃管理中起著非常重要的作用。建立瞭支持嚮量機（support vestor machine．SVM）理論的城市生活用水量預測模型，該模型以統計學習理論為基礎，利用天津市歷年來城市生活用水量數據進行實例驗證，併與人工神經網絡方法所取得的結果進行比較，證明支持嚮量機方法能取得更好的效果，為城市用水管理部門製定用水規劃提供瞭有效和可信的理論支持。
성시생활용수량예측재성시수자원이용화절약용수규화관리중기착비상중요적작용。건립료지지향량궤（support vestor machine．SVM）이론적성시생활용수량예측모형，해모형이통계학습이론위기출，이용천진시력년래성시생활용수량수거진행실례험증，병여인공신경망락방법소취득적결과진행비교，증명지지향량궤방법능취득경호적효과，위성시용수관리부문제정용수규화제공료유효화가신적이론지지。
The prediction of city municipal and domestic water consumption plays an important role in utilization of urban water resources. This paper first sets up a prediction model of city municipal and domestic water consumption based on support vector machine （SVM）, and then applies the method to water consumption of Tianjin. In comparison with artificial neural network, the method of SVM is proved to be much better. The study will provide an effective and creditable theoretical support for water consumption programming.
