基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其优点在于克服传统供水量预测方法在面对复杂供水系统数据时的调参复杂、预测收敛速度慢和耗时长以及泛化性差、预测精度低等局限性，通过结合CNN与BiLSTM的优点，提出了一种能够同时捕捉供水量数据中的局部特征和长时依赖关系的深度学习模型，并采用更新式的数据存储方式，通过用户输入数据而不断更新历史储存的数据，从而完善训练的模型，提高预测精度。此外，通过改进的贝叶斯优化算法，本发明专利技术能够自动调整模型的网络结构与参数配置，提高模型调参调优效率，减少人为干预，提升模型的预测精度和实时性，从而为城市供水系统的管理和优化提供有效支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及供水量预测，具体讲的是一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法。

技术介绍

1、供水系统是城市基础设施的重要组成部分，合理的供水调度和管理对于保证城市正常运转、节约水资源以及提高水资源利用率具有重要意义。随着城市化进程的加速，供水量的波动和变化愈发复杂，供水管理者面临着供水量预测不准确、时效性差等问题，尤其在面对季节变化、人口波动、气候异常等因素时，传统的供水量预测模型难以满足需求。

2、目前，传统的供水量预测方法如线性回归、时间序列模型(如arima)、反向传播神经网络(bpnn)等，在数据特征较为简单时能够发挥一定的预测作用，但它们存在明显的局限性，尤其在面对非线性、长时依赖的供水量数据时，其预测精度和泛化能力表现较差，难以捕捉和学习到历史数据的特征关系。此外，随着智能水务的发展，供水量预测不仅需要处理大规模、高维度的历史数据，还需要具备实时更新和预测能力，这对传统模型提出了更高的要求。

3、①线性回归模型：这种方法主要是通过建立特征变量(自变量)与预测的目标变量(因变量)的线性关系，并通过常用的最小二乘法来本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特征在于，步骤1的数据预处理具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特征在于，所述数据参数存储与更新机制具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特征在于，若步骤11中的输入数据内有某些异常值或空缺值，使用多维度子样本的孤立森林法对输入数据进行清洗，排除异常值并用线性插值填补。

5.根据权利要求4所...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特征在于，步骤1的数据预处理具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特征在于，所述数据参数存储与更新机制具体为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚建旭，陈伟，冯路建，黄旦光，
申请(专利权)人：浙江宁水水务科技有限公司，
类型：发明
国别省市：