基于多粒度特征和XGBoost模型的城市日供水量预测研究
发表时间：2020-01-13 点击次数：
所属单位：经济与管理学院
发表刊物：长江科学院院报
关键字：多粒度特征;XGBoost模型;日供水量预测;Pearson相关系数;
摘要：城市日供水量预测对供水部门具有十分重要的现实意义,可以通过水量预测值辅助供水调度,调整水厂出水压力,控制增压泵启停状态;不仅能够降低水厂能耗,而且能够有效减小管网漏水可能性。为提高城市日供水量预测精度,以某市历史用水数据为基础,构建多粒度特征并利用Pearson相关系数进行筛选,采用基于XGBoost模型构建城市日供水量预测模型。实验结果表明,本模型的平均绝对误差为7万t/天,平均相对误差为1.4%,相比于传统的回归预测方法,本模型预测精度更高,说明此模型可行、有效,具有一定的应用价值。
是否译文：否
发表时间：2019-05-10
合写作者：贺波,高赫余
通讯作者：马静
发表时间：2019-05-10
