基于相空间重构和基因表达式编程的日用水量预测方法

摘要

本发明提供一种基于相空间重构和基因表达式编程的日用水量预测方法，包括如下步骤：采集供水管网的历史用水量数据，形成训练集；针对所述训练集中任意点，基于相空间重构方法计算互信息和虚假临近点获取最佳的延迟时间和嵌入维数，对训练集进行重构；用基因表达式编程模型对重构后的训练集进行训练，构建基于角度的收敛函数，训练直至收敛，最终得到用水量预测的函数式，利用所述函数式进行日用水量的预测。本发明提供的基于相空间重构和基因表达式编程的日用水量预测方法利用相空间重构方法有利于指导相关技术人员加强对供水系统的认知，同时可以快速的收敛到一个最优目标。