城市用水量預測方法探討

趙琪

摘要：城市用水量預測是進行城市建設規劃、供水系統優化調度的一項十分重要的工作。用水量的中、長期預測可以指導城市的規劃發展方向，水源布置、加壓泵站設置以及供水管網管徑選取、鋪設位置等規劃，用水量對城市用水量預測的研究具有很高的應用價值。

關鍵詞：城市水量；水量預測；預測技術

1.預測的基本原理

1.1慣性原則：過去行為不僅影響現在，還會影響未來，任何事物發展有一定的連續性。

1.2類推原則：事物相互之間在發展變化中常有類似的地方，利用兩事物的發生時間不同，表現形式相似的特點，由前一事物類推后一事物。

1.3相關性原則：任何事物發展都是相輔相成的狀態下共同發展的。

1.4 概率推斷原則：當推斷預測結果比較大的概率出現，認為這個結果是成立的。

用水量預測是預測的一個分支，從預測的步驟來闡述用水量預測中的問題，重點對預測方法進行比較。

2.用水量預測的步驟

2.1確定預測目標、時間限度

在新城市發展規劃中，城市水量需求預測是城建不笨特別重視的問題，水量需求預測的科學合理程度，將直接影響城市市政工程和相應設施規模的進一步建立，它覆蓋方面廣，政策導向性高，并且用水量標準的高低直接影響建設投資、擴建期限、未來水量的保證等方面。計算規劃期內人口、生產行業發展規模和性質，估算用水量。用水量的預測則分為短期和長期的預測。短期預測為供水管網系統的優化調度運行提供了依據，它是根據過去的十幾天貨及時填用水量記錄及影響用水量的因素對未來幾小時、一天或者幾天用水做出預測。長期預測為城市整體建設提供依據，它是根據城市人口增長速度、經濟發展速度等方面對未來幾年至幾十年后城市的用水量做出的預測。

2.2通過收集數據資料，了解規律

收集對象用水量的歷史資料，影響因素如人口、工業產值、生活條件、氣候條件等，未來可能表現狀況，分析加工整理，力求真實、可靠。

2.3選擇用水量預測方法

用水量預測是定量分析，目前主要使用回歸法、時間序列法和系統方法。

2.3.1回歸法以客觀事物與影響因素的關系研究切入，分析影響預測對象的各方面因素，建立預測的對象與影響因素關系模型，研究影響因素的變化規律所反映出的預測對象變化規律。

特點：需大量數據，長期預測，歷史悠久，比較成熟。

2.3.2時間序列法，取決于被預測量的歷史觀測數據及數據的模式，通過序列分析查出順序變化規律。

缺點：缺少具體因果分析，當未來離現在較遠時，不確定因素增加，長期預測可信度差。

優點：簡便，需時短，對中短期預測，尤其是缺少數據的情況適用。

2.3.3因用水的復雜性、非線性、時變化性，有人口，居民活動、生活習慣、生產和生活條件等諸多因素的影響，一般的回歸模型難以描述各影響因素與用水量之間的復雜關系。不容易建立精確數學模型，水量模型有多種不確定性和非線性，系統預測方法的灰色預測法和神經網絡法更能很好適應這些特點。

（1）灰色系統理論指出，盡管客觀事物或系統表象復雜、數據離亂，但總是有序的整體功能，具有內在規律，關鍵在于怎樣挖掘和利用。灰色預測模型（GM）通過對原始數據生成處理，使呈指數趨勢變化 ，建立指數微分方程 ，最終得到預測模型。

特點：數據量少，最少只需4個數據，短期預測效果較好。

（2）神經網絡是指由海量簡單神經單元相聯構成的一種計算結構，在一定程度上可以模擬生物神經系統過程，具備解決實際問題的能力。

神經網絡既具有強大的反應能力，可以解決任何復雜因果關系，還具有豐富的優點，能夠從大量的歷史數據中進行操練，從而找出變化規律。神經網絡模型中應用最廣的是BP神經網絡模型，實際上它是梯度下降法，算法性能依賴初始條件，學習過程易陷入局部最小，收斂慢。但可以對算法改進。

2.4確定模型及評價

通過預測方法，確定一個簡潔適應的模型。評價的準則：

①合理性。事物發展規律一致性質、經驗和邏輯判斷與事物發展趨勢一致。

②預測能力。預測期間事物發展條件是否變化，預測的誤差范圍要小。

③穩定性。較長的時間內能準確反映對象的發展變化情況，參數對統計數據影響小。如以1999年的數據和以2002年的數據為起點對模型影響不大。

2.5提供預測結果

對有關部門提供預測結果。

3.總結

通過對預測技術的了解，詳細介紹用水量預測的步驟與方法，因用水量不容易建立數學模型，用水量模型具有多種不確定性、非線性，推薦系統方法預測短期用水量。

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