【摘 要】
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供水量预测方法分为传统预测法和机器学习法两类。传统方法对于日供水量预测精度有限,机器学习法具有更好的模型刻画能力,可发现传统算法难以捕捉的数据细节。提出了一种基于
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供水量预测方法分为传统预测法和机器学习法两类。传统方法对于日供水量预测精度有限,机器学习法具有更好的模型刻画能力,可发现传统算法难以捕捉的数据细节。提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的日供水量预测方法,利用渭南市蒲城县城区2016年1月—2018年3月的日供水量数据对该方法进行了验证,并与基于BP神经网络的方法进行了对比。基于LSTM网络方法的预测结果:平均绝对百分比误差为5. 7%,R~2为0. 804;基于BP神经网络的预测结果:平均绝对百分比误差为7. 3%,R~2为0. 610。可见,基于长短期记忆网络的预测方法具有较高的预测精度和稳定性,是一种有效的预测方法。
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