基于大数据的日用水量预测方法

摘要

本发明涉及大数据技术领域，公开了一种基于大数据的日用水量预测方法，包括步骤：S1：对包括日用水量、天气、温度、风速、降雨量的历史数据集进行预处理；S2：对预处理后的历史数据集进行特征构建，以提取时间特征、基础统计特征、延迟特征和组合特征；S3：将构建好的历史数据集输入多个机器学习模型分别进行单模型训练；S4：采用均方根误差在0.02～0.03之间，且两两单模型的均方根误差之间的差值不超过其中一个单模型的均方根误差的10％的多个单模型进行模型进行融合，以得组合模型，且使组合模型的均方根误差在0.02～0.03之间；S5：将下一天的日用水量数据按步骤S1和S2处理后带入组合模型，以预测下一天的日用水量。本发明能够较准确预测下一天的日用水量。