一种日用水量预测方法技术

本发明专利技术提供了一种日用水量预测方法，采用公式一预测城市日用水量，公式一：Qd=QA(1+B1ΔT+B2W+B3V)，其中，Qd为预测日的日用水量（m

【技术实现步骤摘要】
一种日用水量预测方法
本专利技术涉及一种日用水量预测方法。
技术介绍
由于影响城市日供水量的因素既包括季节、天气、假期等常规性因素，也包括管网事故、工业生产等不可预测的非常规因素。因此目前更常使用的是时间序列分析、灰色预测和神经网络等非解释性预测模型，其主要是根据大量历史数据建立模型，普遍存在影响因素不明、计算复杂、需要历史数据多等问题。申请公布号为CN104715292A公开了基于最小二乘支持向量机模型的城市短期用水量预测方法，包括以下步骤：对历史用水量进行预处理；进行相关性分析；采用最小二乘支持向量机方法，建立城市短期用水量预测模型，选取相关系数大于设定值的历史用水量的时间序列组合作为训练样本集进行训练；采用城市短期用水量预测模型进行实时预测；计算预测误差，如果预测误差不满足预测精度要求，对城市短期用水量预测模型进行改进。但是，该方法还是较为繁琐且预测精度有待进一步提高。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种预测精度高的日供水量预测方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术的一个目的是提供一种日用水量预测方法，采用公式一预测城市日用水量，公式一：Qd＝QA本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种日用水量预测方法，其特征在于：采用公式一预测城市日用水量，公式一：Qd=QA(1+B1ΔT+B2W+B3V)，其中，Qd为预测日的日用水量（m

【技术特征摘要】
1.一种日用水量预测方法，其特征在于：采用公式一预测城市日用水量，公式一：Qd=QA(1+B1ΔT+B2W+B3V)，其中，Qd为预测日的日用水量（m3/d）；QA为过去若干日的平均用水量（m3/d）；ΔT为预测日的平均气温对于过去若干日平均气温值的增量（℃）；W为天气变化因数；V为假日因数；B1、B2、B3为线性回归系数。2.根据权利要求1所述的日用水量预测方法，其特征在于：所述的W采用如下步骤进行确定：步骤（1）、将历史日的日用水量根据不同天气情况进行分组，并计算出每种天气情况的平均日用水量Q天气；步骤（2）、计算历史日的平均日用水量Q平均；步骤（3）、根据公式二计算每种天气情况的赋值k天气，公式二：k天气=（Q天气-Q平均）/Q平均；步骤（4）、根据预测日的天气情况选择对应天气的赋值k天气作为W使用。3.根据权利要求2所述的日用水量预测方法，其特征在于：所述的天气情况分为晴、多云、阴、阵雨、小雨、中雨、大雨、暴雨、雪。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：鞠佳伟，
申请(专利权)人：吴江华衍水务有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32