基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法及系统，方法先收集日期、温度等影响因素数据，经清洗与归一化后构建数据集；基于核极限学习机原理构建预测模型，利用粒子群优化算法对模型参数优化；采用平均绝对误差、均方误差等指标评估模型，将优化后模型用于预测，并依结果优化供水调度。系统包含数据收集、预处理、模型构建等模块，各模块协同实现预测与评估。本发明专利技术通过粒子群优化算法与核极限学习机结合，解决传统预测方法精度低、稳定性差的问题，为供水系统规划、调度提供准确依据，有效提升供水效率与资源配置合理性，具有显著的经济效益和实用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及供水系统，具体为基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法及系统。

技术介绍

1、在城镇供水系统中，准确预测日需供水量对于供水设施规划、生产调度及资源优化配置至关重要。传统的日需供水量预测方法，如自回归整合移动平均模型（arima）、灰色模型等，大多基于历史数据的统计规律建立模型，存在对复杂非线性关系处理能力不足、预测精度低的问题。随着机器学习技术的发展，一些基于机器学习的预测方法，如bp神经网络等被应用于该领域，但bp神经网络存在梯度下降易陷入局部最优、训练效率低、模型泛化能力差等缺陷，其参数选择往往依赖经验，难以准确适应不同供水场景下日需供水量的变化规律，导致预测结果的稳定性和可靠性欠佳，无法满足现代供水系统高效、精准管理的需求。因此，亟需一种能够有效克服上述问题，提高日需供水量预测精度和稳定性的方法。

技术实现思路

1、本专利技术旨在提供基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法及系统，通过将粒子群优化算法与核极限学习机相结合，解决现有日需供水量预测方法预测精度低、稳定性差、模型泛本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，所述核函数为多项式核函数，其表达式为：

3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，通过粒子群优化算法确定多项式核函数的核参数和正则化系数。

4.根据权利要求1所述的基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，在数据建模中引入滑动窗思想，在保持样本总数不变的情况下，用新的数据替换之前的已知数据作为核极限学习机模型训练初始值。

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【技术特征摘要】

1.基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，所述核函数为多项式核函数，其表达式为：

3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，通过粒子群优化算法确定多项式核函数的核参数和正则化系数。

4.根据权利要求1所述的基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，在数据建模中引入滑动窗思想，在保持样本总数不变的情况下，用新的数据替换之前的已知数据作为核极限学习机模型训练初始值。

5.根据权利要求1所述的基于粒子群优化核极限学习机的日需供水量预测方法，其特征在于，所述粒子群规模为40，惯性系数范围为[0.5,1]，学习因子均为2，算法终止条件为收敛精度达到10-12或迭代次数达到800。

6.根据权利要求1所述的基于粒子群...

【专利技术属性】
技术研发人员：梅长松，赵培红，吕臣凯，赵高利，黄俊杰，詹浩东，王浩博，陈雨柔，齐尧乐，
申请(专利权)人：长江生态环保集团有限公司，
类型：发明
国别省市：

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