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2020年第5期
• 供排水企业运行及管理成果专栏 •
基于Adaboost集成模型的城市短期供水量预测方法
作者：高赫余，王圣，吴潇勇
作者单位：上海城投水务有限公司供水分公司
引用本文：高赫余,王圣，吴潇勇.基于Adaboost集成模型的城市短期供水量预测方法[J]. 净水技术,2020,39(5):164-170.
摘要：为解决供水量预测精度问题,以上海市中心城区历史用水数据为基础,结合影响水量供给的多种因子,利用特征工程相关算法筛选出最优因子组合,采用基于机器学习Adaboost集成模型构建城市供水量预测模型。研究发现:与该市传统的依赖于人工的预测方法相比,日水量模型使预测误差上限由平均10万t/d降低到7万t/d,平均相对误差降低为1.5%;时水量模型使预测误差上限由平均1.5万t/h降低到0.4万t/h,平均相对误差降低为1.9%。同时,与其他的机器学习模型相比,此模型有效可行,能够提高供水量预测精度,降低能耗成本。
关键词：机器学习，特征工程，Adaboost集成模型，日供水量预测，时供水量预测
基金资助：无
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