【摘 要】
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随着我国智慧水务的快速发展,水务数据有很大的体量,但在数据应用方面发展较慢,使得巨大投资建设的智慧管网系统,收益只停留在监控管网状态上,数据应用成为目前智慧水务发展的关键。同时,依托于数字化的产业体系,数据挖掘和预测在各行各业快速发展,已经成为商业上重要的一环。加快对水务数据进行数据挖掘和分析,不仅是智慧水务建设的重要步骤,也是提高水务企业的经济效益和决策能力的重要依托。本论文以T市某小区为例,用
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随着我国智慧水务的快速发展,水务数据有很大的体量,但在数据应用方面发展较慢,使得巨大投资建设的智慧管网系统,收益只停留在监控管网状态上,数据应用成为目前智慧水务发展的关键。同时,依托于数字化的产业体系,数据挖掘和预测在各行各业快速发展,已经成为商业上重要的一环。加快对水务数据进行数据挖掘和分析,不仅是智慧水务建设的重要步骤,也是提高水务企业的经济效益和决策能力的重要依托。本论文以T市某小区为例,用水量数据为研究对象,Python为技术手段,通过数据挖掘技术的可视化、数据质量分析和数据特征分析,对用水量的数据特征和隐含信息进行挖掘分析,利用时间序列预测模型SARIMA模型、LSTM模型和Prophet模型对用水量进行对比预测,并且针对预测结果精度的有限性,进一步和GBDT算法结合,提高预测结果精度,为供水的优化分配和商业运作提供更加科学的预测模型。本文内容可归纳如下:（1）通过数据挖掘总结归纳了用水量在不同空间和时间变化上的特征,验证了除用户数外,气象因子的温度、风速、降雨与用水量存在一定的相关性,并对相关性的大小和趋势进行说明。（2）经过SARIMA模型、LSTM模型和Prophet模型三种时间序列模型对用水量的预测,发现在小区用水量预测中,Prophet模型的预测效果最好,对未来一个月每小时的用水量预测效果MAPE=12.96%,并且该模型的结果可以输出预测值的范围用作智慧平台预警阈值。（3）本研究将LSTM模型、Prophet模型和GBDT算法进行进一步的融合优化,最终预测结果误差MAPE可以减小到1.37%,远小于现有平台的26%,大大提高智慧管控精度。（4）本文利用Python语言实现数据挖掘和预测模型的全过程,既高效、便捷且代码可重复利用,对实现自动分析和实时模型修正进行精准预测提供了基础条件。
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