数据驱动的城镇智慧水务日用水量预测算法

摘要

针对国内某中小型自来水公司的实际供水情况,通过对比相关系数分析了天气等因素对日供水量的影响,确定了日用水量预测所需的输入参数;比较了3种用传统基于大数据的水量预测方法在该自来水公司中应用的性能,针对用传统方法预测误差较大的问题,提出引入前一日用水量和前8 h的用水量作为影响因素的改进方法。将所提方法在该自来水公司的信息系统中进行了实际测试,验证了所提算法的有效性。根据算法性能和实现复杂度,给出了适用于城镇水务的水量预测算法和算法执行形式,能够帮助水务企业提高水量预测精度,有效提升水资源的利用率。