【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及城市需水量预测，特别涉及到一种城市需水量预测方法。
技术介绍
1、水是人类活动不可或缺的重要基础资源，而随着人口的不断增加、经济的迅速发展、水资源需求的不断增长以及水资源的日益短缺等，水资源供需矛盾日益加剧，水资源人均占有量少且地区分布不均匀，严重制约了社会、经济、环境的协调发展。因此，进行科学合理的水资源规划与管理，确保水资源的高效利用，是十分迫切与必要的。而需水预测是水资源规划与管理的重要依据及基础，进行需水预测研究对于缓解水资源紧张状况、实现社会经济的可持续发展具有重大意义。目前需水预测常用的方法主要有时间序列法、用水定额法、趋势分析法、灰色预测法、宏观经济模型法等。这些方法不需要较多的数据但是由于实际用水系统非常复杂，影响用水需求的因素众多，在预测时难以充分考虑，加上如今需水量数据的时间系列较短造成这类方法的预测结果与实际用水偏差较大，对预测需水量由很大的干扰。
2、如cn109242265a中公开了一种基于误差平方和最小的城市需水量组合预测方法。该专利技术首先建立供水管网需水量数据库。然后训练并建立r...
【技术保护点】
1.一种城市需水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，所述对城市需水量影响因子进行主成分分析的具体过程为：对城市需水量影响因子进行主成分分析，获取某城市需水量影响因子的主成分特征值及累计贡献率，根据获取得到的某城市需水量影响因子的主成分特征值及累计贡献率的大小选择贡献信息大的几个主成分为依据来构建主成分的荷载矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，所述步骤S2的具体过程包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种城市需水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，所述对城市需水量影响因子进行主成分分析的具体过程为：对城市需水量影响因子进行主成分分析，获取某城市需水量影响因子的主成分特征值及累计贡献率，根据获取得到的某城市需水量影响因子的主成分特征值及累计贡献率的大小选择贡献信息大的几个主成分为依据来构建主成分的荷载矩阵。
3.根据权利要求1所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，所述步骤s2的具体过程包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，所述步骤s202中，第i种预测方法t期的关联系数γit的具体计算过程为：
5.根据权利要求2所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，所述步骤s203中，第i种预测方法的灰色关联度γi的具体计算过程为：
6.根据权利要求1所述的一种城市需水量预测方法，其特征在于，所述步骤s3的具体过程包括以下步骤：
7.根据权利要求1或2所述的一种城市...
【专利技术属性】
技术研发人员：段长桂，王秉冰，李硕平，周人杰，吴犇，穆孟婧，李慧，
申请(专利权)人：中国能源建设集团浙江省电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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