申请/专利权人：四川省机械研究设计院(集团)有限公司;西华大学

申请日：2024-02-01

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117670000B

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;G06Q10/0639;G06Q50/06;G06F18/214

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明涉及泵站控制的技术领域，提供了基于组合预测模型的泵站供水量预测方法，基于方差—协方差法对灰色预测模型与滑动平均模型进行组合，建立相应针对用水量的组合预测模型以此对泵站用水量进行计算，该组合预测模型综合利用各种单个预测模型所提供的信息，对每个预测模型进行加权平均，能有效减弱单个模型信息缺失带来的影响；通过单个预测模型、组合预测模型将预测用水量与实际用水量进行对比分析，并引入平均绝对误差MAE和平均百分比相对误差MAPE对预测结果进行指标评价，相应的分析结果和指标评价结果表明该组合预测模型比单一预测模型精度更高，能为泵站供水量预测提供更加可靠的依据，进而为泵站优化运行提供一定的参考。

主权项：1.基于组合预测模型的泵站供水量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对泵站进行监测，得到所述泵站在历史时期的用水量数据集合，并对所述用水量数据集合的数据进行预处理；基于所述历史时期对应的外界环境因素，将所述用水量数据集合划分为对应不同外界环境因素的用水量子数据集合，并对所有用水量子数据集合进行标识；步骤S2，基于灰色预测模型的第一模型属性信息，从中选择匹配的若干用水量子数据集合，并对选择的用水量子数据集合进行关于所述灰色预测模型的预测处理，得到相应的第一用水量预测结果，包括基于灰色预测模型的最大允许数据处理量，从所有用水量子数据集合中选择匹配的若干用水量子数据集合，从而使选择的所有用水量子数据集合的总数据量不小于所述最大允许数据处理量以及选择的所有用水量子数据集合中对应于干旱子时期和非干旱子时期的用水量子数据集合之间的数据量差值在预设数据量差值范围内；对选择的所有用水量子数据集合进行用水量数据序列转换处理，生成相应的用水量数据序列集合；再对所述用水量数据序列集合进行关于所述灰色预测模型的预测处理，得到相应的第一用水量预测结果；并对所述第一用水量预测结果进行筛查预处理；步骤S3，基于滑动平均模型的第二模型属性信息，从中选择匹配的若干用水量子数据集合，并对选择的用水量子数据集合进行关于所述滑动平均模型的预测处理，得到相应的第二用水量预测结果，包括基于滑动平均模型的最大允许数据处理量，从所有用水量子数据集合中选择匹配的若干用水量子数据集合，从而使选择的所有用水量子数据集合的总数据量不小于所述最大允许数据处理量以及选择的所有用水量子数据集合中对应于干旱子时期和非干旱子时期的用水量子数据集合之间的数据量差值在预设数据量差值范围内；并且对所述滑动平均模型选择匹配的若干用水量子数据集合和对所述灰色预测模型选择匹配的若干用水量子数据集合之间的数据重复率不超过预设重复率阈值；对选择的所有用水量子数据集合进行用水量数据序列转换处理，生成相应的用水量数据序列集合；再对所述用水量数据序列集合进行关于所述滑动平均模型的预测处理，得到相应的第二用水量预测结果；并对所述第二用水量预测结果进行筛查预处理；步骤S4，对所述第一用水量预测结果和所述第二用水量预测结果进行方差关联计算处理，得到所述灰色预测模型和所述滑动平均模型各自对应的权系数信息；再基于所述权系数信息，确定所述泵站对应的组合预测模型的用水量预测结果。

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