城镇用水量预测方法研究及制定合理水价的探索
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摘要
用水量预测和水价是水资源管理的两个重要内容。文章的第一部分分析了用水量预测方法的研究现状，总结了生活用水、工业用水、农业灌溉用水等不同用水部门中的用水量预测模型。在概述目前常用的用水量预测方法的基础上，对各方法的优缺点和适用性进行探讨。考虑到用水序列的非线性特性，本文提出基于人工神经网络的用水量预测模型，实例分析表明，该方法达到较高的预测精度。
合理的水价包括三个组成部分：资源水价、工程水价和环境水价。文章的第二部分综述了国内外水价的研究概况，对水价的确定原则和制定方法进行说明。并结合我国实际情况，给出水价三个组成部分的计算公式，并提出一种供水工程水价的动态计算方法，该方法充分考虑逐年供水费用的变化，体现了资金的时间价值和市场经济的特点。
Water demand forecasting and water price are two important parts of water resources management. In the first part of this paper, the status in quo of forecasting methods is analyzed, and the forecasting models for residential, industrial and agricultural water consumption are summarized. The advantages, disadvantages and applicability of normally used forecasting methods are also discussed. Considering the nonlinear characteristics of water demand series, a forecasting model based on artificial neural network is presented. The model reached the goal of high precision.
The prices for water resources, water supply project and water environment establish a reasonable water price. In the second part of this paper, the principles and methods for water price establishment are discussed. Based on the factual situation of our country, computation formulae for the three parts are determined respectively. Particularly a dynamic computation method is presented to calculate the water price for water supply project. Yearly changes in water supply cost are considered, and time value for capital and economical market traits are included in this method.
合理的水价包括三个组成部分：资源水价、工程水价和环境水价。文章的第二部分综述了国内外水价的研究概况，对水价的确定原则和制定方法进行说明。并结合我国实际情况，给出水价三个组成部分的计算公式，并提出一种供水工程水价的动态计算方法，该方法充分考虑逐年供水费用的变化，体现了资金的时间价值和市场经济的特点。
Water demand forecasting and water price are two important parts of water resources management. In the first part of this paper, the status in quo of forecasting methods is analyzed, and the forecasting models for residential, industrial and agricultural water consumption are summarized. The advantages, disadvantages and applicability of normally used forecasting methods are also discussed. Considering the nonlinear characteristics of water demand series, a forecasting model based on artificial neural network is presented. The model reached the goal of high precision.
The prices for water resources, water supply project and water environment establish a reasonable water price. In the second part of this paper, the principles and methods for water price establishment are discussed. Based on the factual situation of our country, computation formulae for the three parts are determined respectively. Particularly a dynamic computation method is presented to calculate the water price for water supply project. Yearly changes in water supply cost are considered, and time value for capital and economical market traits are included in this method.
引文
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[5]陈礼洪．小城镇给水工程规划中需水量的预测及水源选择[J]，福建建筑高等专科学校学报，2002，4(1)：33-42
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