城市供水系統(tǒng)中大客戶用水量的分析與預(yù)測.pdf

1、作為城市供水系統(tǒng)調(diào)度過程中的重要環(huán)節(jié)，可靠的城市用水量預(yù)測在保證城市供水系統(tǒng)的穩(wěn)健運行中具有至關(guān)重要的地位。從城市供水系統(tǒng)調(diào)度管理的研究進展來看，大量方法都是在建立整個城市的用水量預(yù)測模型，很少有學(xué)者探究局部小范圍的用水特性并對局部區(qū)域用水進行預(yù)測。然而，將供水管網(wǎng)調(diào)度管理工作區(qū)塊化和細(xì)分化，分析小范圍用水區(qū)域的特性，進而實現(xiàn)區(qū)域用水調(diào)度和監(jiān)測，能為整個城市管網(wǎng)的可靠性管理提供思路，同時也為局域管網(wǎng)節(jié)點的設(shè)備漏損監(jiān)測提供依據(jù)。
　

2、　本文將城市供水管網(wǎng)中不同的用水大戶作為研究對象。首先，提出了實時接收和保存用水?dāng)?shù)據(jù)的方法，并選用一套數(shù)據(jù)管理方案對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。其次，以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為理論基礎(chǔ)，選用在預(yù)測研究領(lǐng)域中廣泛使用的三種方法，即小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列預(yù)測方法、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法及基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法，建立了時間序列預(yù)測模型，將模型應(yīng)用于實例中各用水大戶，對結(jié)果進行分析并探討改進的方案。然后，提出了改進的模糊C均值聚類數(shù)自適應(yīng)算法，并

3、以某一用水客戶為例，使用該方法對時用水模式曲線進行聚類分析，并根據(jù)不同模式曲線的聚類結(jié)果，對影響該客戶用水的因素（天氣、溫度、降雨、星期量等）進行屬性約簡計算，提取影響時用水量變化的主因素。最后，結(jié)合主影響因素和歷史用水?dāng)?shù)據(jù)觀測值，重新建立預(yù)測模型。實驗表明，模型的改進效果比較理想。
　　論文中以時間序列預(yù)測法建立的模型在部分用水區(qū)域的預(yù)測應(yīng)用中收效較好，已經(jīng)達到可靠性預(yù)測要求。通過對時用水模式曲線進行聚類分析和屬性約簡，提取了時