本书提出了一种改进的MGM（1，n）模型，对城市电力需求进行预测，同时利用对数平均迪氏指数法模型分析电力消费与人口、经济发展、产业结构等多种因素之间的关系。通过对比验证表明，改进的MGM（1，n）模型的预测精度比MGM（1，n）模型和IMGM（1，n）模型的预测精度高。结果发现，经济规模效应对电力消费的影响占主导地位，并促进了电力消耗的增长，同时技术创新和产业结构调整对电力消费具有抑制作用。

第一章 绪论
第一节 研究背景和意义
第二节 国内外研究现状
一、污水处理能耗影响因素研究现状
二、污水处理能耗评估现状
第三节 主要研究内容
第二章 污水处理能耗的模糊聚类分析及径向基神经网络法预测研究
第一节 污水处理能耗模糊聚类分析
一、模糊聚类基本方法
二、偏相关系数
三、某污水处理厂能耗的模糊聚类分析
第二节 污水处理能耗的径向基神经网络法预测研究
一、径向基神经网络预测模型
二、某污水处理厂能耗的预测研究
本章小结
第三章 基于灰色定权聚类评估方法的污水能耗利用率评估
第一节 灰色定权聚类评估方法
一、修正灰色关联度分析
二、白化权函数的确定
第二节 基于灰色定权聚类评估方法对污水厂能耗利用率的评估
本章小结
第四章 基于投影方法对污水处理能耗的评估研究
第一节 投影评估方法研究
一、熵权法
二、投影评估方法
第二节 投影评估法对污水处理能耗的评估
一、A污水处理厂能耗的评估
二、B污水处理厂能耗的评估
本章小结
第五章 污水处理能耗优化研究
第一节 K-means聚类算法
第二节 数据来源
第三节 结果和讨论
本章小结
第六章 中国污水排放总量及处理能耗预测
第一节 灰色预测模型的优化研究
一、灰色单变量预测模型优化研究
二、粒子群算法
三、拟合度评估
四、静态预测模型改进原理
五、单变量预测模型验证
六、静态预测模型验证
第二节 基于灰色预测模型的我国污水排放量及能耗预测
本章小结
第七章 我国污水排放特征研究
第一节 K-means方法及多变量预测模型
一、K-means方法的原理
二、灰色多变量预测模型研究
第二节 中国污水排放特征及排放强度的预测
一、基于K-means方法对中国污水排放强度聚类分析
二、污水排放强度预测
本章小结
第八章 基于改进的MGM(1,n)对城市电力需求的预测
第一节 数据及方法
第二节 对数平均Divisia指数(LMDI)法
一、指数分解法
二、改进的MGM(1,n)模型
三、模型精度的评估
四、粒子群优化算法
五、改进的MGM(1,n)模型的验证
第三节 结果和结论
一、临汾市电力驱动因素分析
二、预测结果
本章小结
第九章 城市水资源管理
第一节 水足迹视角下城市水资源保护
第二节 水足迹的相关研究
第三节 标准化赋能水资源高效利用
第四节 水资源管理标准化人才的培养
结论
参考文献
后记