城市用水量組合預(yù)測模型和應(yīng)用策略研究

胡俊紅

【摘要】城市水資源不僅是社會文明進(jìn)步的保障，更是人類生存的基本條件，城市用水量預(yù)測可以確保供水系統(tǒng)的運(yùn)行安全.但在實(shí)際用水量預(yù)測中，單一的用水量預(yù)測模型受客觀因素和用水環(huán)境的影響，用水量預(yù)測缺乏一定的穩(wěn)定性和精度.因此，本文主要對用水量組合預(yù)測模型的應(yīng)用進(jìn)行探討，同時在分析用水量預(yù)測誤差特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了城市用水量組合預(yù)測模型的應(yīng)用策略.

【關(guān)鍵詞】城市用水量;預(yù)測模型;誤差分析

城市用水量預(yù)測是城市用水規(guī)劃管理的有效手段，通過城市用水量預(yù)測可以全面掌握用戶用水的變化規(guī)律和特性，能夠有效地實(shí)現(xiàn)城市給水管網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化和穩(wěn)定運(yùn)行.由于受天氣狀況和社會環(huán)境等因素的影響，采用單一的用水量預(yù)測模型無法滿足城市某時間段內(nèi)的用水量的精度要求.因此，運(yùn)用科學(xué)系統(tǒng)的組合預(yù)測模型，對優(yōu)化供水系統(tǒng)調(diào)度，保證供水質(zhì)量具有重要價值和作用.

一、城市用水量預(yù)測誤差分析

城市供水系統(tǒng)具有潛在的運(yùn)行規(guī)律和周期性，關(guān)系著城市用戶用水的經(jīng)濟(jì)性和水質(zhì)要求，不同階段的城市用水量會受不同因素的影響而產(chǎn)生變化.所以，城市用水量預(yù)測需要充分考慮社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境、天氣情況、城市建設(shè)等多種因素影響，只有通過科學(xué)系統(tǒng)的檢驗(yàn)方法才能保證預(yù)測的精度.城市用水量預(yù)測產(chǎn)生誤差的原因，主要是數(shù)學(xué)模型只針對預(yù)測現(xiàn)象的主要因素，導(dǎo)致一些次要因素被忽略，簡化的水量狀況的反映，無法滿足復(fù)雜的用水量預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而不可避免地造成城市用水量預(yù)測產(chǎn)生誤差.由于預(yù)測過程需要大量資料，各項(xiàng)資料的失真或某些意外情況，也會導(dǎo)致預(yù)測產(chǎn)生誤差.由于城市用水量預(yù)測誤差指標(biāo)較多，現(xiàn)主要對以下幾種進(jìn)行分析介紹：

城市用水量預(yù)測會受多種情況影響造成預(yù)測誤差，以上對城市用水量預(yù)測誤差進(jìn)行了分析比較，為了避免預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)嚴(yán)重失真，當(dāng)出現(xiàn)預(yù)測誤差時需要對以上指標(biāo)進(jìn)行審查，及時加以改進(jìn)，確保城市用水量預(yù)測模型的精準(zhǔn).

二、城市用水量組合預(yù)測模型選擇應(yīng)用

城市給水系統(tǒng)具有隨機(jī)性和規(guī)律性并存的特點(diǎn)，一階段內(nèi)的用水量與天氣因素、環(huán)境因素、日期類型具有密切聯(lián)系，模型建立需要綜合考慮以下問題：用水量預(yù)測模型需要反映出降雨量、日照、氣溫、水量自然增長、水量季節(jié)性波動等，預(yù)測模型的建立需要保證對異常情況的處理干預(yù).依據(jù)城市用水量預(yù)測模型的要求，對城市用水量預(yù)測方法進(jìn)行評述：

（一）回歸分析模型

城市供水系統(tǒng)用水量與多種因素存在因果關(guān)系，通常這種關(guān)系不能用數(shù)學(xué)表達(dá)式進(jìn)行描述，只有在數(shù)據(jù)處理分析的過程中才能發(fā)現(xiàn)和探索其中的關(guān)系和規(guī)律.回歸分析模型可依據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律確定模型參數(shù)來進(jìn)行預(yù)測，在城市用水量預(yù)測中，在主要影響因素中引入自變量，依據(jù)相應(yīng)變化因素修正預(yù)測值，適用于城市日用水量預(yù)測.

（二）時間序列模型

城市用水量預(yù)測應(yīng)用時間序列模型，可以將用水量歷史數(shù)據(jù)變化形成序列進(jìn)行處理，在對用水量的預(yù)測過程中，對歷史數(shù)據(jù)的要求較低，但如果出現(xiàn)偽數(shù)據(jù)會對水量預(yù)測造成嚴(yán)重影響.當(dāng)城市用水量影響因素出現(xiàn)變化時，會造成預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差，適用于城市時用水量預(yù)測的優(yōu)化控制.由于時間序列模型存在滯后性特點(diǎn)，當(dāng)歷史用水?dāng)?shù)據(jù)因客觀因素影響而出現(xiàn)異常變化時，會對用水量預(yù)測精度造成一定的影響，當(dāng)預(yù)測數(shù)據(jù)不能做出反應(yīng)時，會導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果的失真.可見時間序列模型對用水量預(yù)測不失為一種有效方法，但需要結(jié)合預(yù)測的環(huán)境和實(shí)際情況，才能獲得較高的預(yù)測精度.

（三）灰色預(yù)測模型

灰色預(yù)測模型可將城市供水量的歷史數(shù)據(jù)整合成系統(tǒng)規(guī)律，同時依據(jù)不同數(shù)據(jù)建立不同的預(yù)測模型，適用于城市的時用水量、日用水量、年用水量預(yù)測.由于灰色預(yù)測不建立數(shù)據(jù)模型，而是利用用水量序列數(shù)據(jù)預(yù)測未來數(shù)值，預(yù)測效果取決于用水量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，是對用水量發(fā)展趨勢的反映.

（四）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理數(shù)據(jù)時，會通過城市用水量非線性輸出和輸入模型的建立，由計(jì)算機(jī)在分析未來輸入的情況下，判斷出應(yīng)有的輸出，具有較大的發(fā)展?jié)摿蛢?yōu)越性.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可在復(fù)雜的用水量影響因素下，通過對用水量的非線性描述，滿足實(shí)際生產(chǎn)預(yù)測的需求.同時人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很好的容錯性，可以處理大量的信息數(shù)據(jù)，繼而可以更好地處理歷史用水量的偽數(shù)據(jù)，在城市時用水量預(yù)測、日用水量預(yù)測中，可以得出相對準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果.

（五）組合預(yù)測模型

在城市用水量預(yù)測中應(yīng)用組合預(yù)測模型，可以有效提高預(yù)測的穩(wěn)定性和精度，應(yīng)用組合預(yù)測模型是綜合兩種或兩種以上單一模型對城市用水量進(jìn)行預(yù)測的一種形式，可對城市的日用水量、時用水量、年用水量進(jìn)行預(yù)測.組合預(yù)測模型可以綜合各種預(yù)測方法的信息，提高預(yù)測模型的性能，在城市用水量預(yù)測中全面優(yōu)于單一預(yù)測方法的結(jié)果.

三、結(jié)? 語

綜上所述，城市用水量預(yù)測是對水資源未來可能出現(xiàn)的變化進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測，可以有效地實(shí)現(xiàn)對城市用水的科學(xué)管理，確保供水系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全.通過對用水量組合預(yù)測模型的分析可以看出，城市給水系統(tǒng)用水量預(yù)測模型的精度整體較高，但需要對預(yù)測對象及其所處的環(huán)境進(jìn)行假設(shè)，從而導(dǎo)致無法確定用水量預(yù)測參數(shù)之間的關(guān)系，而每一種單一的模型都采用了部分可用信息，在城市用水量預(yù)測中，綜合應(yīng)用各種組合預(yù)測模型，可以有效提高用水量預(yù)測的可靠性和準(zhǔn)確性，在提高預(yù)測精度的同時，進(jìn)一步降低了預(yù)測的風(fēng)險.

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