用水量预测方法综述
用水量预测的三种方法
用水量预测的三种方法
摘要：该文以大连长兴岛临港工业区为例，介绍的三种城市用水量预测的三种方法，三种方法互相验算、互相修正、互相补充，确保预测值准确可靠。
关键词：用水量预测指标用地
根据《大连长兴岛临港工业区总体规划》及《城市给水工程规划规范》（GB50282-98），对大连长兴岛临港工业区需水量可以通过不同方法进行预测。
1 单位人口综合用水量指标法
根据长兴岛地区历年人均综合用水量的情况，并参照同类城市人均用水量指标，确定本区单位人口综合用水指标(如表1)。
2 单位用地面积综合用水量指标法
根据长兴岛地区水资源和大连地区用水情况，确定单位用地面积用水指标(如表2)。
3 分类用水定额指标法
根据《城市给水工程规划规范》及当地的水资源状况，确定用水标准(如表3)。
4 需水量的确定
根据上述3种方法预测长兴岛全区的用水量结果，对此进行比较分析。
如表4所示：
从表中数据来看，3种方法的预测结果相差不是很大，第（3）种预测方法在近远期时最接近平均值。
规划选取第（3）种预测方法结果作为长兴岛临港工业区用水量。
参考文献
[1] GB50282-98城市给水工程规划规范[S].中国建筑工业出版社,1999.
[2] GB50013-2006室外给水工程设计规范[S].中国计划出版社,2006.。
(完整版)水量预测方法
按照《东海发展协调区总体规划》中人口预测，均安镇2010年为总人口为15.2万人，2020年为总人口21万人。
用水量预测一般为人均综合用水指标法、人均分类用水预测法、单位建设用地面积法、人均分类用水指标法、相关比例法及递增率法等。
相关比例法及递增率法需要大量的历史数据及相关数据，在本规划中不适用。
本规划采用人均综合用水指标法、人均分类用水量预测法及单位建设用地面积法对规划区未来的用水作预测，以人均综合用水指标法为主，人均分类用水量预测法及单位建设用地面积法对其校核验证。
3.6.1人均综合用水指标法2005年均安镇最高日供水量为7.8万m3/d，城市人口为13.5万，可以计算出2005年均安镇区单位人口综合用水指标为578L/人·d。
从均安镇历年售水量统计数据可以看出，水量的增长与全国的经济发展形势关系密切，近三年的供水量平均增长率为约5.12%。
随着城市发展总体目标的确定和城市建设快速扩展，以及我国成功申办奥运、顺利加入世贸组织，我国经济发展充满了机遇，均安镇的经济也同样面临新一轮的高速发展，因此可以预见均安镇的用水量又将迎来一轮新的快速增长期。
另一方面，根据统计资料表明，我国广州，上海、南京、杭州等特大型城市的实际单位人口综合用水指标在500～900L/人·d左右，以此作为参考，结合均安镇现实用水指标的具体情况，确定均安镇2010年和2020年的单位人口综合用水指标分别为650L/人·d、800L/人·d，由此可以计算出：2010年最高日用水量：650 L/人·d ×15.2万人＝10.0万m3/d2020年最高日用水量：800 L/人·d ×21万人＝16.8万m3/d3.6.2单位建设用地指标法《城市给水工程规划规范》(GB50282-98)提出的城市单位建设用地综合用水量指标为：一区大城市：0.8～1.4万m3/(km2•d)；一区中等城市：0.6～1.0万m3/(km2•d) ，一区小城市：0.4～0.8万m3/(km2•d)。
用水量预测方法综述
用水量预测方法综述我国城市化正以罕见的速度进行, 到2000年底, 全国城市化水平已由1980年的19. 4%迅速增长到36. 2%; 预计到2020年城市化水平可达到50%左右。
由于人口持续增长、经济高速发展、生活水平不断提高, 城市的工业和生活用水需求量大幅度增长, 使城市水资源供需矛盾加剧, 解决城市缺水问题是目前城市化建设面临的挑战。
在进行城市水资源规划时, 城市用水量预测是其重要基础内容之一, 城市用水量预测结果直接影响到给水系统调度决策的可靠性和实用性,也直接关系到城市水资源的可持续利用和社会经济的可持续发展。
给水管网用水量预测是进行给水系统优化调度的前期上作, 根据城市发展规划要求, 对给水管网系统的用水量进行分析、研究, 选择合适的用水量预测方法, 建立切实的用水量预测模型, 是进行给水系统优化调度的基础和前提, 它不仅为决策提供必要的信息, 在一定程度上讲, 它的准确度将直接影响给水系统优化调度的合理性和有限投资的效益。
城市用水量预测在城市建设规划、输配水系统的优化调度中具有重要的作用。
它的准确程度直接影响到供水系统调度决策的可靠性及适用性。
城市给水系统时用水量预测是依据过去时段的城市供水量数据来推测下一个时段的城市需水量数据。
通过对原始数据处理和用水量模型建立，发现、掌握城市给水系统时用水量变化规律，对下一个时段的城市总需水量做出科学的定量预测。
建立的模型要根据历史数据的变化进行修正，使模型始终处于最优状态。
城市用水量预测方法按照预测周期可分为: 短期预测和中长期预测; 按照预测原理可分为: 趋势外推法和因果型预测法; 按照对数据的处理方式不同有: 时间序列分析法、灰色预测法、解释性预测方法和用水定额法等。
本文主要讨论短期用水量预测和中长期用水量预测。
中长期用水量预测主要用于水资源规划和城市的整体设计规划，它的预测依据是城市经济发展和人口增长速度的规律;短期预测是根据时用水量历史记录、日用水量历史记录或每周用水量历史记录数据及影响用水量的因素, 对未来一小时、一天或几周的用水量进行预测, 又称为时预测、日预测和周预测。
用水量预测
二、用水量预测2.1 用水指标用水指标的确定主要依据河南省部分大中小城市地人口、用地、用水指标统计，国标《城市给水工程规划规范》(GB50282-98)及建设部原国家经委主持编制的《工业用水量定额》的有关规定。
用水量预测的方法有好几种。
工业企业用水结合该区的用地规划和水源情况，本设计考虑采用单位建设用地面积法和人口与建设用地综合用水量指标法来预测工业园区的用水量。
在单位用地面积法中，不同性质用地的用水量指标也不相同，应根据用地规划中的用地分类来分别确定用水指标。
公共设施用水一般用定额法来预测。
通常对城市各类公共设施历年和现状用水单耗进行统计，并参照有关公建用水标准，确定规划期该城市的公共设施用水标准，从而算出公共设施用水量。
在总体规划阶段，公共设施用水分类只能分到大类，进行概略计算。
一般城市公建用地的用水量标准在0.5~1.532/()km d ∙万m 。
例如行政办公用地、商贸金融用地、体育文化用地等可考虑0.5~1.032/()km d ∙万m 的指标；服务业、教育、医疗等用地为1.0~1.532/()km d ∙万m 。
总体规划时，难以精确确定工业种类和产品生产情况，无法按单位产品的生产用水指标精确计算，再者由于市场经济情况下工业项目的性质、生产管理、项目期限都有不确定性，所以可采用工业用地单位面积用水指标来预测工业用水量。
因为城市性质、工业种类、生产力水平的差别，工业用地用水指标也因地而异。
表2-1-3是河南省1992年面积用水指标统计。
可以看出，最大日工业用地面积比流量在0.6~1.332/()km d ∙万m 。
按工业用地类型分，在规划时可以采用如下指标：一类工业用地321.20~2.00/km 万m ，二类工业用地322.00~3.50/km 万m ，三类工业用地32/km 3.00 5.00万m 。
城市人口和建设用地综合用水指标 表2-1-1注：①A 为单位人口综合用水量指标[3/()m d ∙人]B 为单位建设用地综合用水量指标[3/()m d ∙人]②沿海开放区城市综合用水量指标可根据实际情况酌情增加 ③特大城市指市区和近郊区非农业人口100万以上的城市 大城市指市区和近郊区非农业人口50万以上不满100万的城市 中等城市指市区和近郊区非农业人口20万以上不满50万的城市 小城市指市区和近郊区非农业人口不满20万的城市④一区包括：上海、江苏、浙江、安徽南部、福建、台湾、江西、河南南部、湖北、湖南、广东、香港、澳门、海南、广西、四川、贵州、云南、陕西南部⑤用水人口为城市总体规划确定的规划人口数（下同）。
浅谈农村饮水安全工程中需水量预测的计算方法
浅谈农村饮水安全工程中需水量预测的计算方法【摘要】水量预测的核心问题是预测的技术方法，或者说是预测的数学模型。
随着现代科学技术的快速发展，各种各样的负荷预测方法不断涌现，从经典的指标法、年增长率法、回归分析法、时间序列法，到目前的神经网络法、灰色预测法等，它们都有各自的特点和适用范围，本文将对现有的这几种方法作一个简单的介绍，并结合武汉市农村饮用水的现状，对需水量进行预测。
【关键词】农村饮水安全需水量预测计算方法解决农村饮水问题，可以减少疾病，解放农村劳动力，有利于发展农业生产，有利于提高农民的生活水平。
实施农村供水、环境卫生和健康教育“三位一体”，安全供水、节水、生活污水排放处理“三结合”等综合措施，有利于改善农村的整体面貌，形成良好的人居环境。
用水量预测是农村饮水安全工程规划的基础，通过合理的预测，既能保障规划期内近远期合适的用水量，又能最大限度地节约用水；准确的预测能使供水的投资更趋合理，有利于搞好给水工程规划及管网的优化、改造、扩建等，同时也有利于合理地分配不同区域的用水量、为各个水厂的产水量提供依据，最大限度地降低供水成本；合理的水量预测也可指导城市的整体规划布局，对水污染的防御和控制也有一定的作用。
1.需水量预测的意义可持续发展战略是21世纪当今世界发展的需要和必然选择，为了满足可持续发展对水资源的需求，需要制订科学的水资源长期供求计划，这就需要对社会发展的长期需水量做出合理的预测。
通过预测，可以了解城市规划期的用水量规模及用水量发展趋势，进而合理计划、开发和利用水资源，做到既能保障规划期内有合适的用水量，又能最大限度地节约用水；准确地预测能使供水的投资更趋合理，有利于搞好城市给水工程规划及管网的优化、改造、扩建等，同时也有利于合理地分配不同区域的用水量，并为各个水厂产水量提供依据和最大限度地降低供水成本；合理地水量预测可指导城市的整体规划布局，预防和控制水污染。
城市用水预测也是供水规划、多部门配水决策和制订水价的重要基础。
城市给水工程系统规划的用水量预测
城市给水工程系统规划的用水量预测摘要:城市建设首先是各类工程的建设，而规划在城建中占有举足轻重的地位.一个城市的基础设施的位置、分类、功能、本套程度、能力大小等直接关系到城市的生活水平的提高，因此，城市规划对城市的作用是不言而喻的。
城市工程系统指的就是城市基础设施的综合体系,它由交通、通信、供热〔气〕、给排水、环卫、全等工程体系构成，它们的规划就是城市工程系统规划,而给水工程系统规划则中的重要组成部分。
关键词：给水工程；一、概述城市给水工程系统由取水工程、净水工程、输配水工程、水资源保护工程等组成,其规划的主要任务和内容是：进行城市水源规划和水资源利用平衡工作;确定城市给水设施的规模和容量；科学布局给水设施和各级给水管网系统,满足用户要求;制定水资源保护措施和设施分布及规模。
给水工作系统与排水工程系统被称为城市生命保障体系,因此,做好它的规划有着极其重要的现实意义和社会意义。
二、预测方法预测方法主要分定额指标法和函数法二大类。
它们的侧重点是不相同的，定额法侧重于定性，函数法侧重于数学分析，要做好预测要用二者互相验算、互相修正和互相补充，才能使预测所得结果最大限度地符合要求,满足规划的需要。
1.定额指标法所谓定额指的是单位用水量,是国家相关部门根据不同条件下用水量调查统计结果，考虑各种因素发布的规范指标,具有一定的科学性、规范性、权威性，这是规划工作者必须严格执行和认真实施的,对规划工作具有很好的指导作用和约束作用。
用水量预测主要定额指标有:单位人口综合用水量指标(万m3/万人·d）、单位建设用地综合用水量指标(万m3/km2·d）、居住用地用水量指标（m3/ha·d)、综合生活用水量定额(L/人·d)、其他用地用水量指标(m3/ha·d）、工业用水重复利用率（％）。
一般在预测时根据城市规模大小、工业规模取不同值乘上相应的规划人口预测数或工业产值即可得到预测用水量。
2-2城市用水量的预测
消防用水量标准
《建筑设计防火规范》（GBJ16-87)
5 未预见用水量
《室外给水排水设计规范》 规定，按最高日可用水量的8 ％～12％计算
三 详细规划中常用的预测方法
• 分类求和法
①居住区最高日生活用水量Q1
特大城 市
大城市 中等城市
小城市
1.0～1.7 0.7～1.3 0.6～1.0 0.4～0.9
0.5～1.2 0.3～0.9 0.3～0.7 0.25～0.6
0.5～0.8 0.3～0.7 0.25～0.5 0.2～0.4
3 总体规划中常用的预测方法（2）
• 分类加和法
1 城市居住用地用水量应根据城市特 点、居民生活水平等因素确定。单位 居住用地用水量可采用表2.2.5-1中的 指标。
解：题中给出了比较详细的资料，考虑采用分类求和法。 ①从表7－14中选取综合生活用水定额300L/人*d。则
Q 1 Q 2 1
0 0 30 0 3 0 00 0(m 0 3/d 0 ) 1000
0
②工业企业职工生活用水量，由表7－4取值
Q 3
nP q N 3 2 35 20 5 1 0 (m 7 3/d 5 ) 1001 0000
qmax＝Qmax*1000/3600（升/秒）
• 某一区新规划区，第一期规划人口10万，居住区室内卫生 设备齐全，区内公建配套齐全；区内有一7000名工人的 企业，实行两班制，每班3500人，无热车间，每班500人 淋浴，车间生产轻度污染身体，生产每日耗水3000立方 米。不考虑市政用水和消防用水，未预见水量按18％计， 请计算该区的最高日用水量和管网的设计流量。
宁波用水预测分析系统的设计与实现文献综述（可编辑）
宁波用水预测分析系统的设计与实现文献综述文献综述(20_ _届)宁波用水预测分析系统的设计与实现随着人口的增长和经济的高速发展,水资源供需矛盾日益加剧,对于水资源的管理越来越引起人们的重视。
水资源既是基础自然资源,也是国家和地区的战略性经济资源。
用水预测是进行水资源规划和管理的有效手段,也是供水系统优化调度管理的重要组成部分。
目前,宁波市的水资源情势发生了很大的变化,水质下降、入湖河流水量锐减、其水资源短缺、水质污染已经严重制约宁波市社会经济的可持续发展。
为了适应迅速发展的社会需要,搞好用水供水和节水工作,准确和科学的预测未来的用水量将减少设施建设投资总额和将来的用水危机起到决定性作用。
因此,面对宁波市日益严重的水资源问题,加强和提高水资源预测是重中之重。
1 国内外研究现状世界银行调查统计报告公布:拥有世界人口的40%的80个国家正面临水资源危机。
这些国家的农业、工业和人民生活受到严重威胁。
联合国发出警告,除非各国政府采取有力措施,否则到2025年,世界上将有1/3的人口(23亿)无法获得安全的饮用水。
Pearson等在1982年利用过个水库的控制曲线,以产值最大为首要目标,对输水能力和预测的需求值作为约束条件,用二次规划方法对英国Nawwa区域的用水量优化分配问题进行了研究。
1997年,Wong HughS等提出了支持地表水、地下水联合运用的多目标多阶段优化管理的原理和方法,在需水预测中考虑了当地地下水、外调水、地下水等多种水源的联合运用,并且考虑了地下水恶化的防治措施。
100年前的美国最早开始研究需求预测。
美国于1965年开始进行第一次全国水资源评价工作,1968年完成评价报告,报告中提出了1968-2020年全美国需水展望。
1978年美国重新对各类用水进行了预测,传统的水资源分配方案中,优先将水资源的使用权赋予了农业、居民生活和工业,生态系统用水通常被忽略或挤占,但是在所有生态环境危机中,水资源危机居于首位。
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用水量预测方法综述
我国城市化正以罕见的速度进行, 到2000年底, 全国城市化水平已由1980年的19. 4%迅速增长到36. 2%; 预计到2020年城市化水平可达到50%左右。
由于人口持续增长、经济高速发展、生活水平不断提高, 城市的工业和生活用水需求量大幅度增长, 使城市水资源供需矛盾加剧, 解决城市缺水问题是目前城市化建设面临的挑战。
在进行城市水资源规划时, 城市用水量预测是其重要基础内容之一, 城市用水量预测结果直接影响到给水系统调度决策的可靠性和实用性,也直接关系到城市水资源的可持续利用和社会经济的可持续发展。
给水管网用水量预测是进行给水系统优化调度的前期上作, 根
据城市发展规划要求, 对给水管网系统的用水量进行分析、研究, 选择合适的用水量预测方法, 建立切实的用水量预测模型, 是进行给水系统优化调度的基础和前提, 它不仅为决策提供必要的信息, 在一定程度上讲, 它的准确度将直接影响给水系统优化调度的合理性和有
限投资的效益。
城市用水量预测在城市建设规划、输配水系统的优化调度中具有重要的作用。
它的准确程度直接影响到供水系统调度决策的可靠性及适用性。
城市给水系统时用水量预测是依据过去时段的城市供水量数据来推测下一个时段的城市需水量数据。
通过对原始数据处理和用水量模型建立，发现、掌握城市给水系统时用水量变化规律，对下一个时段的城市总需水量做出科学的定量预测。
建立的模型要根据历史数据的变化进行修正，使模型始终处于最优状态。
城市用水量预测方法按照预测周期可分为: 短期预测和中长期
预测; 按照预测原理可分为: 趋势外推法和因果型预测法; 按照对数据的处理方式不同有: 时间序列分析法、灰色预测法、解释性预测方法和用水定额法等。
本文主要讨论短期用水量预测和中长期用水量预测。
中长期用水量预测主要用于水资源规划和城市的整体设计规划，它的预测依据是城市经济发展和人口增长速度的规律;短期预测是根据时用水量历史记录、日用水量历史记录或每周用水量历史记录数据及影响用水量的因素, 对未来一小时、一天或几周的用水量进行预测, 又称为时预测、日预测和周预测。
它主要用于城市供水系统的调度管理。
短期用水量预测主要用于城市给水系统在线实时模拟、给水系统优化调度，主要预测方法是时间系列法。
城市用水量特点：城市用水量具有其自身的变化规律，一般城市用水量以日周年为周期呈现周期性的变化趋势，在夏天用水量一般较高，冬天较低。
节假日用水量变化规律与工作日用水量变化规律稍有不同，同时用水量也受气象因素的影响，偶然因素也会影响城市时
用水量的变化规律，但总的来说，城市用水量的变化规律呈现季节性的变化。
由于城市给水系统时用水量预测属于短期预测，一方面年周期对其影响较小，另一方面在短期内气象因素的波动也很微小且在一定程度上体现在过去时段的城市用水量数据中。
常用的城市时用水量预测方法一般为时间序列分析法。
预测模型和方法的选择：根据城市时用水量特点将城市给水系统时用水量分解成三部分：其一为季节性分量，其二为趋势分量，其三为随机分量，然后合起来对下一个时段的城市用水量进行预测。
季节性分量表示成周期性的时间函数；趋势分量可以用时间的多项式函数来拟合，表示成时间的线性函数；随机分量采用随机型时间系列AR模型或灰色系统等来模拟。
市用水量通常包括居民生活用水、工矿企业的生产用水、公用事业用水及其它方面用水。
无论哪一种用水, 用水量都是经常变化的。
生活用水量随着生活习惯、季节、气候、生活住房设施、社会生产活动等因素而变化; 工业企业用水量则与不同时期的生产性质、生产工艺、生产设备及企业发展状况等因素有关。
而不同城市, 因其城市居民的多少、经济发展规模、地理位置、自然条件等诸多因素, 用水量变化相差较大。
用水量变化虽然有一定的随机性, 但这并不意味着用水量变化没有规律可循。
我们可以用用水量变化规律曲线进行描述。
城市用水量呈现三个周期性变化: 一是以24h为一周期; 二是以7d 为一周期; 三是以365d 为一周期。
当然用水量的变化还受很多因素影响, 简单归纳如下: a.天气、季节的影响; b.节假日的影响; c.生产发展的影响; d.人口增长的影响; e.经济发展的影响; f. 城市用水政策、节水措施及水价的影响; g.水的重复使用率的影响; h.管网现状及运行管理状况的影响; i. 不可预见因素, 如地震、干旱、洪涝等自然灾害的影响。
从以上用水量的影响因素: 可知: 天气、季节、节假日及不可预见因素对短期用水量影响较大, 而其它因素则对长期用水量影响
较大。
由上分析, 城市用水量是随机变化的, 并受很多因素的影响, 但其又有一定的规律性。
我们要寻求一种用水量变化规律曲线模拟的有效手段。
现场实测:现场实测是模拟用水量变化规律曲线的有效手段。
一般分为以下几步进行: a.户用水性质和用水量, 把用户划分成不同的类型, 同一类型用户的用水规律基本一致, 将用户分成几类要根据城市用水特点来决定。
划分的类别越多, 对用水量变化规律的模拟就越准确。
一个大中型城市比较成熟的经验是将用户分成以下几类: 居民用户, 非居民用户中用水量大的用户, 一班上作制用户, 二班上作制用户, 三班上作制用户, 医院, 学校, 机关, 宾馆, 洗浴等。
b.从划分的每个类别中选择一些有代表性的用户进行连续48h 水量实测, 为
用水量变化规律曲线的模拟提供原始数据。
数据处理:测试样点是按所划分的不同用户类型选择的, 但是,
由于有些单位是综合性单位, 用水特点有可能与初分类型不符, 采用聚类分析方法, 将所有的采样点进行科学分类。
聚类分析的基本思想是在样品或变量之间定义距离, 在变量之间定义相似系数, 距离或相似系数代表样品或变量之间的相似程度。
按相似程度的大小, 将样品或变量逐一归类, 关系密切的类聚集到一个小的分类单位, 然后逐步扩大, 使得关系疏远的聚合到一个大的分类单位, 直到所有的样品或变量都聚集完毕, 形成一个便是亲疏关系的谱系图, 依次按照某些要求对样品或变量进行分类。
聚类分析主要包括谱系聚类法和快速聚类法。
曲线模拟:将采样点经过聚类分析后, 将各类型所有用户用水量变化曲线合成为一条曲线, 代表本类型的用水量变化规律。
其步骤如下: a.将各种类型用户同一时刻的用水量对应相加, 得到该类型采样点各时段的用水总量; b.将同类型用户的全天用水量相加, 得到该类型采样点全天总用水量; c. 求出该类型用户的各时间段的用水量占全天用水量的百分比; d.以时间为横坐标, 以该类型采样点各时间段用水量占全天用水量百分比为纵坐标, 绘制该类型用户的用水量变化曲线。
按照上述步骤, 将该类型用户的用水量变化曲线分别合成为一条曲线。
得到各类型用户用水量变化曲线之后, 如果资料齐全, 可以根据历史用水量数据统计得到各类别用户用水量比例, 这个比例可以作为各类用户用水量权值, 根据各类别用水量变化规律曲线和用水量权值, 可以通过加权的方法得到整个城市的用水量变化规律曲线。
常用水量预测方法与预测模型:多元线性回归分析法,回归分析预测方法是通过回归分析, 寻找预测对象与影响因素之间的因果关系, 建立回归模型进行预测, 而且在系统发生较大变化时, 也可以根据相应变化因素修正预测值, 同时对预测值的误差也有一个大体的把握, 它是需水量长期预测的有效方法。
回归分析法可分为一元线性回归分析、多元线性回归分析和非线性回归分析。
时间序列法:所谓时间序列就是按时间次序排列的观测值集合, 按照研究的线性和问题的不同, 可以得到各种时间序列, 在用水量问题研究上, 所得到的数据其自然顺序就是按出现的时间先后排列次序而得到的时间序列。
时间序列分析法只依赖于研究对象的历史观测数据和它的数据模式。
时间序列分析方法主要包括指数平滑法、移动平均法、自回归法、自回归一移动平均法等。
灰色预测法:灰色预测是通过原始数据的处理和灰色模型的建立、发现、掌握系统发展规律, 对系统的未来状态做出科学的定量预
测。
用灰色系统理论预测城市用水量, 就是建立城市用水量与时间的关系函数。
具体作法是: 先对已有的白色系统理论( 己经发生的城市用水量) 作累加生成, 使原白色系统信息的随机性加以弱化,然后对
弱化的白色信息拟合, 建立预测模型。
分析以上几种形式的模型, 在预测之前都要进行参数个数及参数估值和计算, 计算繁琐, 影响准确性, 加大了调度的难度。
城市用水量的变化过程是比较复杂的, 尤其是短期用水量的变化, 对其进行预测, 往往不是某种单一的预测方法便能完全解决问题的。
但组合方法不易建立数学模型或建立模型后参数难以确定, 计算复杂, 所以不宜采用。
对于不易建立精确数学模型、具有多种不确定性和非线性的系统, 应用人工神经网络预测方法往
往可以处理传统方法难以解决的问题。
所以选用了人工神经网络中比较成熟的BP 网络理论对城市用水量进行预测。
城市给水管网用水量预测, 就是根据已。