城市供水需水量预测模型研究

资源摘要信息: "Water-Supply-System.zip_神经网络 预报 需水量" 是一个压缩包文件，包含的文档标题指出其内容为关于供水系统中应用神经网络技术进行天级需水量预测的研究。该文件中涉及了两个主要的技术方法：时间序列分析方法和人工神经网络方法，用于构建预测模型。文件的描述部分提供了关于该研究方法的信息，而文件的标签“神经网络_预报 需水量”则强调了研究的主题和关键技术。 知识点详细说明： 1. 供水系统（Water-Supply-System）： 供水系统是指为居民和工业提供生活和生产所需水资源的整个流程和设施。它包括取水、净水、输水、供水等多个环节。在现代化城市中，供水系统的效率直接关系到城市的稳定运行和居民的日常生活质量。 2. 时间序列分析方法（Time Series Analysis）： 时间序列分析是一种统计学方法，用于分析按照时间顺序排列的数据点，以发现数据中的规律性和趋势。在需水量预测的场景中，时间序列分析方法可以识别历史需水量数据中的季节性变化、趋势和周期性等特征，以便于预测未来的需水量。 3. 人工神经网络方法（Artificial Neural Networks, ANN）： 人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作的计算模型，它由大量互相连接的节点（或称“神经元”）组成，能够通过学习和适应从大量数据中提取特征和模式。在需水量预报的背景下，人工神经网络可以用来建立复杂的输入（如天气、历史需水量等）和输出（未来需水量）之间的非线性关系模型。 4. 需水量预测（Water Demand Forecasting）： 需水量预测是指对未来一段时间内供水系统所需提供水量的估计。准确的需水量预测对于水资源规划、供水调度、应急准备以及节约用水等方面具有重要意义。预测的准确度直接关系到供水系统的运营效率和城市的水资源管理。 5. 数据驱动的城市供水管网水压传递建模（Data-Driven Modeling of Water Pressure Transmission in Urban Water Supply Networks）： 这是一种基于实际观测数据建立城市供水管网中水压变化的模型的方法。数据驱动模型不依赖于物理过程的详细知识，而是通过机器学习等方法分析历史数据，识别水压变化的规律性。在本研究中，这种方法被用于分析和预测天级需水量。 6. 天级需水量预报（Daily Water Demand Forecasting）： 与长期或短期预测相比，天级需水量预报关注的是每天的需水量变化，这对于日间的供水调度和管理至关重要。天级预报能够帮助供水企业优化储水和分配计划，确保供水的稳定性和经济性。 7. 文档标题“数据驱动的城市供水管网水压传递建模及天级需水量预报_朱彬.caj”： 该文档标题表明研究作者朱彬在这一领域内的研究工作，内容涉及使用数据驱动方法来模拟城市供水管网中的水压传递，并结合该模型进行天级需水量的预测。由于文件格式为.caj，这是一个常见于学术论文的文件格式，可能表示文档是一个学术期刊文章、会议论文或者学位论文。 综上所述，本资源文件强调了利用数据驱动的方法和人工智能技术，特别是时间序列分析和人工神经网络，来进行高效的城市供水系统需水量预测。这些技术有助于改善城市水管理，增强供水系统的可预测性与效率。