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需水量预测是进行水资源调配、节能降耗和降低管网水龄的关键问题。现有需水量预测研究主要对预测模型进行改进,而忽视了对预测准确性至关重要的预处理步骤,如异常值处理,限制了预测模型的精度。为此,建立基于密度的局部离群因子模型(local outlier factor, LOF)对需水量数据中的异常值进行识别及矫正,并将其与一种新兴的高精度、高效率梯度提升树算法(light gradient boosting machine, LightGBM)结合,形成组合需水量预测模型(LOF+LightGBM)。通过实际案例进行模型性能测试,结果表明,相比基于原始数据的预测模型,基于经过LOF模型处理后的需水量数据进行预测的模型均方根误差平均降低10%。LightGBM模型在不同数据集上的绝对平均误差比人工神经网络和支持向量机平均降低了24.7%。整体上,LOF+LightGBM表现最佳预测性能,3个计量小区(district metered area, DMA)的纳什效率系数分别为0.886、0.951、0.942。所有模型训练及预测时间均小于0.7 s。无论是LOF模型、LightGBM模型还是LO... 相似文献
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通过GPS实测推求给水管网水力模型关键参数 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高给水管网水力模型的精确性和可信度,减少管网建模初期基础资料收集的工作量,在给水管网建模过程中引入GPS实测.以东北某特大城市为例,通过全站仪结合GPS的方法,采用GPS-RTK模式,对水源节点及压力监测点进行高精度的三维测量,并且获取管道阻力和阀门阻力实测中压力表和阀门的标高,其精度远高于传统估算方法的.GPS可做到区域内多点同时同步测量,简化了大范围内管线测量的诸多工作程序,极大地提高了工作效率;同时还提高了数字化管网图形精度,在全微机操作条件下避免了人为误差,确保了模型精度,是管网数字化的一种全新作业方式. 相似文献
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大规模供水系统工况的建模方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对我国供水系统网络的复杂性特点,通过对工况建模工方法进行系统的分析,提出了充分利用管网现状及历史已知信息的大型供水系统实用信真工况模型,所构造的简化模型与原管网具有相同或近似的特性,能够很好的反应实际管网工况的外部特性,该模型通过对大型实际城市管风的实用验证,为合理地进行供水系统的优化调度打下了有力的基础。 相似文献