城市用水量

摘要： 本研究采用多元线性回归分析的原理以及模型,以赤峰市城市水资源的使用情况为例,对该市全部城镇用水量做出了预测与分析。运用统计专业知识对其进行了逐步回归分析,运用spss软件对影响城市的用水总量的各种要素进行多元线性回归分析,初步构造出回归方程,进一步分析了城市的用水总量。该模型最大误差值计算为0.387%,最小误差计算为0.058%,平均误差计算为0.241%,模型的拟合状态较好。

摘要： 随着浙江省水利数字化改革的深入推进,提升水利智慧化管理水平过程中,人工智能、深度学习等技术具有广阔的应用前景。其中运用机器学习算法挖掘水资源动态监测数据的内在规律进行城市用水量动态预测,从而精准掌握城市用水量未来时段的变化情况,对于支撑城市供水旱情研判、提高水资源精细化管理水平具有重要作用。利用长兴水务公司2013—2021年取水实时监测数据,采用支持向量机模型方法构建长兴县城市用水量预测模型,探讨基于机器学习的用水量数据挖掘方法在城市用水量预测领域的适用性,为水资源数字化改革提供有效的模型组件。

摘要： 随着社会经济的增长,城市化进程逐渐加快,城市用水量不断攀升,致使生活用水、工业废水排放量不断增加,废水对环境造成污染日益严重,人们也越加关注污水的处理问题,本文主要研究污水厂污泥的处理工艺,以此提高污水再循环利用的效率,有效节约城市用水资源,维持生态稳定发展,保障生态经济持续增长,对污水厂污泥处理技术进行研究。

摘要： 城市用水量的准确预测是供水调度模式改革和创新的关键,对优化水资源配置有着重要意义.城市用水量受诸多因素影响,通过数据处理、探索性数据分析、特征工程,选择天气、节假日、时间三个变量作为BP神经网络模型的输入变量预测24小时5min级的城市用水量.城市用水量具有很强的周期性,有日周期性、周周期性、季节周期性,这样导致训练BP神经网络的数据周期最少为一年,仅仅使用BP神经网络模型预测短时间的城市用水量,误差偏大,为解决长周期的训练样本数据对短周期的预测数据的影响,引用误差校正算法对BP神经网络预测结果进行校正,提高预测精度.

摘要： 城市用水量是城市给水系统规划的一项重要参考指标,对城市用水量的预测具有重要意义.通过查阅北京统计局出示的有关数据以及阅读相关文献,搜集北京市近15年的统计资料,基于SP SS多元线性回归中的逐步回归分析法,建立回归模型.经检验,该模型具有较高准确度,可以用来预测城市用水量.

摘要： 2019年11月18日,南水北调后续工程工作会议召开,会议主要研究部署后续工程和水利建设等工作。南水北调工程设计之初,主要目的就是为了缓解中国北方水资源严重短缺问题。如今,南水北调工程已成为重要的民生工程、生态工程、战略工程。南水北调东线、中线一期工程建成以来,工程质量和水质都经受住了检验。根据数据统计,近5年来,南水北调东线、中线一期工程累计调水295亿立方米,这相当于10个密云水库的蓄水量。南水北调改变了中国的供水格局,提升了水资源配置保证率,南水北调至少为40座大中城市的供水提升了保证率。目前,北京城市用水量73%以上为南来之水,而天津14个区的居民供水100%为南水。

摘要： 应用多元线性回归分析原理及模型,以邯郸市为例,对城市用水量进行预测.采用逐步回归分析法,利用SPSS软件对影响城市用水量的因素进行多元线性回归分析,建立回归方程,分析城市用水量.该模型的最大误差值为0.378％,最小误差值为0.058％,平均误差值为0.241％,模型拟合情况良好,可以用来预测城市用水量.

摘要： 在城市给水系统中,取水建筑物、泵站、输水管线等都是重要组成部分.随着我国城市化建设步伐的不断加快,城市用水量与日俱增.为保证充足的水量供应,各个城市每年都会投入大量的资金用以新建和改造给水输配系统.文章介绍了给水系统相关技术的发展,对其优化规划设计的原则进行了梳理,探讨了具体方法及实现步骤.

摘要： 对城市用水量的科学预测是城市水资源合理开发、利用和管理的基础.在传统灰色预测模型的基础上建立了等维新息灰色预测模型,并利用马尔可夫链预测模型预测出结果的波动范围,形成等维新息灰色马尔可夫预测模型.再以1998～2007年大连城市用水量实测值作为原始数据,构建预测模型,预测其2008～2012年用水量.结果表明:等维新息灰色马尔可夫预测模型预测结果的误差更小,精度更高.该预测结果可以为大连未来城市供水规划提供参考依据.最后分析该预测结果,并为大连未来城市水资源合理开发利用提出一些建议.

摘要： 基于智慧城市思想的智慧水务构想是中国现今水务建设的重要依据.本文秉承智慧水务的思想提出城市供水量预测模型的优化方案,即基于支持向量机的城市供水量预测模型数据优化,将原一维供水时间序列重构成多维时间序列获得更多隐含信息,并结合实例进行分析.分析结果表明,经过优化的模型预测精度得到显著提高,预测效果好.

摘要： 中国地面沉降发育严重的长江三角洲、华北平原等地区,同时也是中国城市化快速推进的地区,二者之间的相互影响研究是未来地面沉降灾害防治和城市可持续发展的热点和难点.地面沉降造成的高程损失、建筑物破坏、高速铁路安全性降低、土地利用价值受损等灾害影响,给城市发展带来巨大的经济损失和严重的安全问题.城市快速发展,必将对水资源供给提出更高的要求,进而加剧地面沉降灾害的发展.本文以北京市为例,详细阐述其在城市发展历史进程中的城市规模、人口规模以及历年水资源利用情况,重点分析不同城市发展阶段城市用水量及用水结构特征、地下水资源超采量,以及相对应的地面沉降灾害发展情况,探索城市用水量与地面沉降发展二者之间的关系.基于上述研究,预测在现有城市发展规模及速度背景下,以北京为代表的中国北方缺水地区的地面沉降发展趋势,以及地面沉降与城市发展之间的相互影响程度,提出解决灾害防治与城市发展之间的矛盾的建议.

摘要： 本文对《福建省城市用水标准》的编制进行了总结，介绍了项目提出的背景，项目开展的过程，对国内外同类技术标准进行对比，探讨了编制的必要性。重点分析了《标准》的主导思想和主要内容，确定了人均居民生活用水量指标及人均综合生活用水量指标、居住用地用水量指标、工业用地用水量指标、最高日单位建筑面积公共建筑用水量指标。提出了不同规划设计阶段适宜采用的预测方法。

摘要： 针对传统吏叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数.通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型确定不敏感系数ε、惩罚因子C,通过第三级推断得到核参数.然后利用该方法对某城市用水系统中用水量进行建模,预测结果表明该方法不仅能加快建模速度,而且提高了预测精度.

摘要： 阐述了随着国民经济的发展、人民生活水平不断堤高,城市用水量提高是必然趋势.满足城市发展不断增长的用水需求的同时,积极开源节水,提倡科学节水,反对盲目节水.在保障民众安全、卫生、舒适、环境良好的前提下,因地制宜地实施节水措施.

摘要： 实现日用水量短期预测是进行供水系统优化调度的前提和基础,本文首先对日用水量时间序列进行了自相关性分析,以此为基础确定了神经网络的结构.然后,将小波分析引入到神经网络模型中建立了小波神经网络模型.实际预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,预测值的最大相对误差为1.152％,平均相对误差为0.866％,与普通BP神经网络模型相比具有更高的预测精度,能够满足实际需要,为实现优化调度提供了保障.

摘要： 实现日用水量短期预测是进行供水系统优化调度的前提和基础,本文首先对日用水量时间序列进行了自相关性分析,以此为基础确定了神经网络的结构.然后,将小波分析引入到神经网络模型中建立了小波神经网络模型.实际预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,预测值的最大相对误差为1.152％,平均相对误差为0.866％,与普通BP神经网络模型相比具有更高的预测精度,能够满足实际需要,为实现优化调度提供了保障.

摘要： 实现日用水量短期预测是进行供水系统优化调度的前提和基础,本文首先对日用水量时间序列进行了自相关性分析,以此为基础确定了神经网络的结构.然后,将小波分析引入到神经网络模型中建立了小波神经网络模型.实际预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,预测值的最大相对误差为1.152％,平均相对误差为0.866％,与普通BP神经网络模型相比具有更高的预测精度,能够满足实际需要,为实现优化调度提供了保障.

摘要： 实现日用水量短期预测是进行供水系统优化调度的前提和基础,本文首先对日用水量时间序列进行了自相关性分析,以此为基础确定了神经网络的结构.然后,将小波分析引入到神经网络模型中建立了小波神经网络模型.实际预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,预测值的最大相对误差为1.152％,平均相对误差为0.866％,与普通BP神经网络模型相比具有更高的预测精度,能够满足实际需要,为实现优化调度提供了保障.

摘要： 本发明提供一种用水量监控方法，包括：接收累积用水量数据，并且取样累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集和第二数据集；根据阈值过滤第一数据集和第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集；响应于第一聚集数据集与第二聚集数据集的取样时间差值超过第一时间间隔而根据第一聚集数据集和第二聚集数据集产生插补数据集；以及根据第一聚集数据集、第二聚集数据集以及插补数据集计算总用水量。

摘要： 本发明提供一种获得储水式电热水器洗浴用水量的方法，获取热水器的进水温度、进水质量和出水温度，获取用户洗浴用冷热混合水的混合温度，根据公式计算得到洗浴用水量并显示，Q混热水散失=Q混冷水吸收，Q混热水散失=C×M进水×（T出水‑T混合），Q混冷水吸收=C×(M混合‑M进水)×（T混合‑T进水）。本发明提供一种带有洗浴用水量功能的储水式电热水器，热水器进水端设有与单片机电连接的第一流量传感器、第一温度传感器及计时器，出水端设有与单片机电连接的第二温度传感器，热水器上设有显示屏且电连接单片机。采集热水器进水端水流量、温度和进水时间，以及热水器出水温度及用户洗浴用冷热混合水的混合温度，计算并显示洗浴用水量。

摘要： 本发明提供一种用水量监控方法，包括：接收累积用水量数据，并且取样累积用水量数据以产生对应于第一时间间隔的第一数据集和第二数据集；根据阈值过滤第一数据集和第二数据集以分别产生第一聚集数据集和第二聚集数据集；响应于第一聚集数据集与第二聚集数据集的取样时间差值超过第一时间间隔而根据第一聚集数据集和第二聚集数据集产生插补数据集；以及根据第一聚集数据集、第二聚集数据集以及插补数据集计算总用水量。

摘要： 本发明提供一种获得储水式电热水器洗浴用水量的方法，获取热水器的进水温度、进水质量和出水温度，获取用户洗浴用冷热混合水的混合温度，根据公式计算得到洗浴用水量并显示，Q混热水散失=Q混冷水吸收，Q混热水散失=C×M进水×（T出水-T混合），Q混冷水吸收=C×(M混合-M进水)×（T混合-T进水）。本发明提供一种带有洗浴用水量功能的储水式电热水器，热水器进水端设有与单片机电连接的第一流量传感器、第一温度传感器及计时器，出水端设有与单片机电连接的第二温度传感器，热水器上设有显示屏且电连接单片机。采集热水器进水端水流量、温度和进水时间，以及热水器出水温度及用户洗浴用冷热混合水的混合温度，计算并显示洗浴用水量。

摘要： 本发明提供一种城市居民生活用水量预测方法及其应用，所述方法包括：统计居民的家庭生活用水终端器具的用水量，统计家庭人数、年龄分布、用水习惯；对家庭人数、年龄分布、用水习惯、水效等级进行非参数检验，求取影响因素和终端器具用水量的相关关系；根据检验获得对终端器具用水量的影响因素，采用神经网络模型构建终端‑家庭‑城市居民生活用水量预测模型。本发明以家庭用水终端为用水起点，城市居民生活用水总量为最终水量核算目标，明确了驱动因素对城市居民生活用水影响作用，揭示了家庭内部的用水规律。本预测方法构建了用水终端‑家庭‑城市居民生活用水量模型并进行情景分析，为城市居民生活用水量定额的制定提供理论基础和科学依据。

摘要： 本发明公开了一种城市用水量预测模型，包括外壳、固定块、压板、连接杆和流通槽，所述外壳内壁安装有等距平行分布的固定块，所述外壳内壁两侧均插接安装有等距平行分布的进水管和排水管，所述固定块内部开设有限位槽，所述限位槽内部放置有处理器本体，所述固定块上端外壁一侧设置有压板，所述压板上端外壁两侧均开设有活动槽，所述固定块上端外壁两侧均安装有连接杆。本发明通过设置固定块、压板和流通槽，达到了便于冷却处理器本体和便于预测水量的效果，保证了处理器本体正常工作温度需要，使模型提高了用水量的预测精准度，利于城区区域水资源宏观调控。

摘要： 本发明公开了基于Lagrange的城市用水量插值方法包括以下步骤：步骤1，获取历史时刻的城市用水量数据；步骤2，对城市用水量进行标准化处理，得到测试数据；步骤3，根据Lagrange模型，对城市用水量进行补全。本发明采用Lagrange，能够解决历史城市用水量缺省值的问题；本发明使用Lagrange模型实现了准确的插值处理，城市用水量的误差较小，说明该模型预测的精度较高,有较好的应用价值。

摘要： 本发明公开了基于LSTM的城市瞬时用水量预测方法，首先以长短期记忆人工神经网络为基本回归算法建立预测机制，然后采集部分城市用水量机组实际正常运行数据作为训练样本，学习训练得到一个基于长短期记忆人工神经网络的LSTM预测模型，最后利用下一时段城市用水量作为预测的输入，得到LSTM预测模型输出的预测值。本发明采用波动率相近的城市用水量数据集参与LSTM训练，能够解决历史城市用水量预测算法精度低的缺陷，并能很好地解决算法收敛慢的问题。

摘要： 本申请提出一种基于人工智能的城市用水量预测方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的城市用水量预测方法包括：获取城市用水量基础数据；筛选所述城市用水量基础数据中的异常数据，并对所述异常数据进行平滑处理获得城市用水量优化数据；排列所述城市用水量优化数据获得城市用水量时间序列数据，并对所述城市用水量时间序列数据进行分解获得多个城市用水量子序列；通过主成分分析算法获得多个城市用水显著特征因子；将所述城市用水量子序列和所述城市用水显著特征因子输入神经网络预测模型以获得预测结果。本申请可以利用优化后的小波变换对城市用水量数据进行优化处理，并结合神经网络对城市用水量进行准确预测。

摘要： 本发明涉及神经网络及城市用水预测领域，特别涉及一种基于GA‑BP神经网络的城市用水量预测方法。包括：步骤一、BP神经网络结构的构建；步骤二、GA优化BP神经网络初始权值；步骤三、GA‑BP神经网络的训练与预测；步骤四、将训练好的GA‑BP神经网络用于城市用水量的预测。本发明基于GA‑BP神经网络的城市用水量预测方法，克服了优化神经网络初始权值的困难，提高了分析的预测精度。