一种供水需求预测与资源调配方法与流程

本发明属于需求预测领域，具体涉及一种供水需求预测与资源调配方法。

背景技术：

1、在现代城市管理中，供水系统是关键的基础设施，其资源管理和供水调配的高效性直接关系到城市居民的生活质量和城市的可持续发展。传统的供水系统通常依赖于历史数据和固定的供水规则，无法有效应对需求波动和突发情况，导致资源浪费或供水不足的问题较为普遍。现有技术中，尽管有一些方法使用了简单的统计模型或机器学习技术来预测供水需求，但这些方法多存在以下不足之处：响应能力不足：在需求突增或资源短缺的情况下，传统模型难以快速调整供水分配，导致供水的不均衡或效率低下。预测精度低：大多数方法仅基于单一数据源或固定模型，缺乏多维度的数据融合和自适应的预测能力，难以准确反映实际的供水需求。资源分配缺乏优化：传统的资源分配方法通常基于固定规则或简单的分配比例，无法动态调整各区域的供水量，导致资源利用率低。

技术实现思路

1、本发明针对上述背景技术中所存在的技术问题，提出一种基于多维数据融合、具有自适应预测能力的供水需求预测方法，同时结合优化的动态资源分配策略，以提高供水系统的精度和响应能力的方法，

2、为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：包括以下步骤：

3、s1、首先从外部数据源包括气象数据、历史用水数据、节假日数据、人口密度数据中获取影响因素数据，将数据进行动态多阶段标准化处理，形成统一格式的输入数据集；

4、s2、接着基于标准化的数据集构建自适应加权多尺度时序卷积网络模型进行供水需求预测，其中需求预测包括建立需求预测模型输入当前周期内的清洗数据集进行预测，得到预测的供水需求量，其中模型具备自适应特性，能够在新数据更新时自动调整模型参数；

5、s3、然后基于预测的供水需求量当前水资源储备量计算并分配各区域的最优供水量，所述动态分配的目标函数为：，其中分别表示区域实际供水量与预测需求量，表示当前水资源储备总量，为两项的权重；

6、s4、最后定期获取各区域的实际用水量数据，计算实际需求与预测需求的偏差，并通过反馈调整自适应预测模型的参数，以实现预测模型的持续优化，具体包括计算预测偏差，其中t为预测时间周期，并使用偏差更新模型参数；

7、所述步骤s2中自适应加权多尺度时序卷积网络模型的建立及自适应特性的实现为：

8、s21、首先构建多尺度卷积模块，每个模块采用不同的卷积核大小和扩展率，第层多尺度卷积输出公式为：，其中表示核大小为，扩展率为的一维卷积操作，不同卷积核大小和扩展率实现多尺度特征提取；

9、s22、在每一层的多尺度卷积输出后，加入自适应加权机制，为每个时间尺度特征分配权重，权重由注意力模块动态生成，确保模型在不同时刻关注关键时间尺度，自适应加权计算为：，其中是第层第i个时间尺度的自适应权重；

10、s23、在每一层的自适应加权输出后，添加残差连接和层归一化，添加公式为：，其中为层归一化操作；

11、s24、最后将最后一层的输出通过自适应预测层转换为最终供水需求的预测结果。

12、作为优选，所述动态多阶段标准化处理的实现步骤为：

13、s11、首先结合对数和幂次变化对数据进行非线性归一化，使其适应不同的增长和变化趋势：，其中为原始数据，是对数变换的阈值，为缩放因子，为非线性指数因子；

14、s12、接着在数据融合阶段，设计动态权重归一化处理，以增强模型对重要特征的敏感度：，其中为前阶段处理后的数据集中的最小值和最大值，为第i个特征的动态权重；

15、s13、最后在数据集成输出前，对数据进行分布保持的缩放，保证数据的分布特征与原数据保持一致：，其中是经过前几阶段处理后的数据集的均值和标准差，是原始数据集的均值和标准差。

16、作为优选，所述步骤s12中权重设定公式基于特征的重要性评分，公式为：，其中是第i个特征的原始重要性评分，是第i个特征的相关性调整系数，为相关性调整系数的调节因子，越大特征的独立性对权重的影响越大。

17、作为优选，所述步骤s22中由以下公式生成：，其中为注意力得分函数，用于计算每个时间尺度的权重。

18、作为优选，所述步骤s3中对于目标函数中的表示每个区域实际供水量与预测需求量之间的平方偏差，代表分配不均衡性项，该项确保各区域实际分配的供水量比例与其预测需求比例保持一致；

19、其中求解该目标函数时，需要满足以下约束条件：首先是水源总量限制满足，确保各区域的实际供水量总和不超过当前的水资源储备量，另外非负性约束满足，确保每个区域的实际供水量必须非负。

20、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，通过多源数据融合及多阶段预处理，解决了传统方法中数据来源单一、质量参差不齐的问题。采用多尺度时序卷积网络结合自适应加权机制，能精确捕捉供水需求的周期性和突增波动；引入动态分配目标函数，实现供需偏差最小化和资源分配均衡，避免了传统方法中的资源浪费或分配不合理的问题。

技术特征：

1.一种供水需求预测与资源调配方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种供水需求预测与资源调配方法，其特征在于，所述动态多阶段标准化处理的实现步骤为：

3.根据权利要求2所述的一种供水需求预测与资源调配方法，其特征在于，所述步骤s12中权重设定公式基于特征的重要性评分，公式为：，其中是第i个特征的原始重要性评分，是第i个特征的相关性调整系数，为相关性调整系数的调节因子，越大特征的独立性对权重的影响越大。

4.根据权利要求1所述的一种供水需求预测与资源调配方法，其特征在于，所述步骤s22中由以下公式生成：，其中为注意力得分函数，用于计算每个时间尺度的权重。

5.根据权利要求1所述的一种供水需求预测与资源调配方法，其特征在于，所述步骤s3中对于目标函数中的表示每个区域实际供水量与预测需求量之间的平方偏差，代表分配不均衡性项，该项确保各区域实际分配的供水量比例与其预测需求比例保持一致；

技术总结本发明属于需求预测领域，具体涉及一种供水需求预测与资源调配方法。包括从外部数据源获取数据并进行动态多阶段标准化处理，形成输入数据集；构建自适应加权多尺度时序卷积网络模型预测供水需求；基于预测需求量和水资源储备量计算分配各区域最优供水量；定期获取实际用水量数据，计算偏差并反馈调整预测模型参数。该方法通过多源数据融合及多阶段预处理解决数据问题，多尺度时序卷积网络结合自适应加权机制提升预测精度，动态分配目标函数优化资源分配，反馈优化机制保证模型长期稳定性，有效提升供水管理系统效能，适用于供水管理领域。技术研发人员：张辉,谢京勇,胡学友,王弈,季立硕,时一顺,张令伟,姚路康,宋成相,李贺受保护的技术使用者：菏泽市智慧水务有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/6