[发明专利]一种城市排水量预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种城市排水量预测方法及系统，属于水处理技术领域，解决了现有技术无法兼顾对短期与中长期排水量进行预测，且预测准确度低的问题。该方法包括，获取样本数据集；基于获取的样本数据集，采用极限值法确定训练好的灰度模型和系统动力学模型分别对应的第一权值范围和第二权值范围；根据训练好的灰度模型、第一权值范围，以及训练好的系统动力学模型、第二权值范围，获得排水量预测模型；根据目标预测日期的人口数量和降雨量，基于获得的排水量预测模型获得目标预测日期的排水量。该方法能够兼顾短期与中长期的排水量预测，且预测准确度高。

技术领域

本发明涉及水处理技术领域，尤其涉及一种城市排水量预测方法及系统。

背景技术

排水量预测主要包括短期预测和中长期预测，排放量的中长期预测是城市排水系统进行规划、设计、运行和管理所需要的基本数据，科学、合理的污水排放量预测在城市发展、排水管网的规划中意义重大；排放量的短期预测，与给排水系统调度决策以及排水管网的改造优化息息相关。

污水排放量预测方法有很多，根据数据处理方式的不同可以分为多种。但现有技术中，针对城市排水量的预测存在着现有模型不能兼顾对短期、中长期排水量进行预测的问题，以及对短期排水量和中长期排水量预测不准确的问题。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实在提供一种城市排水量预测方法及系统，用以解决现有技术无法兼顾对短期和中长期排水量进行准确预测的问题。

一方面，本发明提供了一种城市排水量预测方法，包括以下步骤：

获取样本数据集，所述样本数据集包括多个样本数据，每一样本数据包括人口数量、降雨量及对应的排水量；

基于所述样本数据集，采用极限值法确定训练好的灰度模型和系统动力学模型分别对应的第一权值范围和第二权值范围；

根据训练好的灰度模型、第一权值范围，以及训练好的系统动力学模型、第二权值范围，获得排水量预测模型；

根据目标预测日期的人口数量和降雨量，基于获得的排水量预测模型获得目标预测日期的排水量。

进一步的，所述采用极限值法确定训练好的灰度模型和系统动力学模型分别对应的第一权值范围和第二权值范围，包括：

所述样本数据集包括第一样本数据集和第二样本数据集，所述第一样本数据集和第二样本数据集均包括多个样本数据；

基于所述第一样本数据集分别获得灰度模型和系统动力学模型的权值范围；

重复权值范围更新过程，直至基于所述灰度模型和所述系统动力学模型获得的排水量预测模型，预测获得的降雨量与对应样本数据中的降雨量的差值在预设范围内，以确定所述第一权值范围和第二权值范围；

所述权值范围更新过程包括：根据所述系统动力学模型的权值范围更新缩小所述灰度模型的权值范围，并根据所述灰度模型的权值范围更新缩小所述系统动力学模型的权值范围。

进一步的，所述基于所述第一样本数据集分别获得灰度模型和系统动力学模型的权值范围的步骤，包括：

将所述第一样本数据集中每一样本数据中的人口数量和降雨量输入所述灰度模型，获得降雨量预测值，根据所述降雨量预测值与所述样本数据中的降雨量确定对应的权值，根据每一样本数据对应获得的权值中的最小权值和最大权值确定权值范围，并采用相同的方式获得所述系统动力学模型对应的权值范围。

进一步的，所述权值范围更新过程，进一步包括：