城市供水量预测模型（zuheyuce.m）。

简介：
城市供水量预测摘要本文首先对收集到的数据进行了深入剖析，观察到用水量数据呈现出以一年为周期而稳定的时间周期性规律，并伴随着一个上升趋势。与此同时，历史温度数据也展现出时间周期性特征，但温度与用水量之间并未显示出明显的关联性。价格因素对数据增长的影响则表现为一种显著的抑制作用。为了完善分析结果，对数据表中水量的两个异常点进行了平均值替代处理，而温度则通过模拟温度趋势函数来加以预测，并利用该趋势函数的预测值进行替换。 紧扣题设要求，在进行数据预测时，必须充分考量时间序列数据、温度因素以及价格因素对预测结果的影响。因此，选取每年1月的具体数据进行预测。利用时间序列的横向趋势向外延伸以及纵向季节变动来进行预测；同时，通过对温度与待预测数据的相关性分析和回归分析进行处理。最终，将这三个预测结果进行加权组合，从而构建出一个综合性的数据组合预测模型。针对问题一和问题二，分别考虑了每日数据的预测以及月统计数据的预测。对于每日数据，采用了单指数平滑法进行横向处理，并结合季节比例预测法进行纵向处理；对于月统计数据，则分别运用单指数平滑法和灰色GM模型进行预测。此外，还对温度因素进行了相关性分析和回归分析处理；在问题一和问题二中，价格因素则体现在时间序列的增长因子中。最后,综合考虑各模型建模的出发点,运用最优加权组合模型和经验加权组合模型来提升预测精度。 针对问题三中涉及的价格调整方案,遵循问题一、二预测模型的思路,考虑价格因素对季节比例模型中趋势增长指数的影响,进而建立制约函数并进行回归分析,以目标规划思想求解调整后的价格. 此外,还提出了一种基于城市总可支水量的预估方法,通过建立总金额与目标用水量的关系来确定调整后的价格. 通过上述的精确预测,我们获得了2007年1月的城市用水量预估结果为： 吨；一号水厂的供水量预估结果为： 吨；二号水厂的供水量预估结果为： 吨。2007年8月的调价参考价格为：5.41元/吨. 本文的核心优势在于深刻理解数据的内在特性,从多个维度对数据进行全面分析和精准预测. 针对不同的实际情况,能够灵活地做出相应的调整. 通过运用简洁有效的预测方法,实现了现代算法和复杂算法所具备的精细化预测效果. 对于那些情况较为复杂但又具有一定规律的数据的处理和精准度较高的预估具有一定的参考价值. 关键词：城市用水量； 数据分析； 时间序列； 组合模型； 季节比例分析