城市用水量预测方法探讨

赵琪

摘要：城市用水量预测是进行城市建设规划、供水系统优化调度的一项十分重要的工作。用水量的中、长期预测可以指导城市的规划发展方向，水源布置、加压泵站设置以及供水管网管径选取、铺设位置等规划，用水量对城市用水量预测的研究具有很高的应用价值。

关键词：城市水量；水量预测；预测技术

1.预测的基本原理

1.1惯性原则：过去行为不仅影响现在，还会影响未来，任何事物发展有一定的连续性。

1.2类推原则：事物相互之间在发展变化中常有类似的地方，利用两事物的发生时间不同，表现形式相似的特点，由前一事物类推后一事物。

1.3相关性原则：任何事物发展都是相辅相成的状态下共同发展的。

1.4 概率推断原则：当推断预测结果比较大的概率出现，认为这个结果是成立的。

用水量预测是预测的一个分支，从预测的步骤来阐述用水量预测中的问题，重点对预测方法进行比较。

2.用水量预测的步骤

2.1确定预测目标、时间限度

在新城市发展规划中，城市水量需求预测是城建不笨特别重视的问题，水量需求预测的科学合理程度，将直接影响城市市政工程和相应设施规模的进一步建立，它覆盖方面广，政策导向性高，并且用水量标准的高低直接影响建设投资、扩建期限、未来水量的保证等方面。计算规划期内人口、生产行业发展规模和性质，估算用水量。用水量的预测则分为短期和长期的预测。短期预测为供水管网系统的优化调度运行提供了依据，它是根据过去的十几天货及时填用水量记录及影响用水量的因素对未来几小时、一天或者几天用水做出预测。长期预测为城市整体建设提供依据，它是根据城市人口增长速度、经济发展速度等方面对未来几年至几十年后城市的用水量做出的预测。

2.2通过收集数据资料，了解规律

收集对象用水量的历史资料，影响因素如人口、工业产值、生活条件、气候条件等，未来可能表现状况，分析加工整理，力求真实、可靠。

2.3选择用水量预测方法

用水量预测是定量分析，目前主要使用回归法、时间序列法和系统方法。

2.3.1回归法以客观事物与影响因素的关系研究切入，分析影响预测对象的各方面因素，建立预测的对象与影响因素关系模型，研究影响因素的变化规律所反映出的预测对象变化规律。

特点：需大量数据，长期预测，历史悠久，比较成熟。

2.3.2时间序列法，取决于被预测量的历史观测数据及数据的模式，通过序列分析查出顺序变化规律。

缺点：缺少具体因果分析，当未来离现在较远时，不确定因素增加，长期预测可信度差。

优点：简便，需时短，对中短期预测，尤其是缺少数据的情况适用。

2.3.3因用水的复杂性、非线性、时变化性，有人口，居民活动、生活习惯、生产和生活条件等诸多因素的影响，一般的回归模型难以描述各影响因素与用水量之间的复杂关系。不容易建立精确数学模型，水量模型有多种不确定性和非线性，系统预测方法的灰色预测法和神经网络法更能很好适应这些特点。

（1）灰色系统理论指出，尽管客观事物或系统表象复杂、数据离乱，但总是有序的整体功能，具有内在规律，关键在于怎样挖掘和利用。灰色预测模型（GM）通过对原始数据生成处理，使呈指数趋势变化 ，建立指数微分方程 ，最终得到预测模型。

特点：数据量少，最少只需4个数据，短期预测效果较好。

（2）神经网络是指由海量简单神经单元相联构成的一种计算结构，在一定程度上可以模拟生物神经系统过程，具备解决实际问题的能力。

神经网络既具有强大的反应能力，可以解决任何复杂因果关系，还具有丰富的优点，能够从大量的历史数据中进行操练，从而找出变化规律。神经网络模型中应用最广的是BP神经网络模型，实际上它是梯度下降法，算法性能依赖初始条件，学习过程易陷入局部最小，收敛慢。但可以对算法改进。

2.4确定模型及评价

通过预测方法，确定一个简洁适应的模型。评价的准则：

①合理性。事物发展规律一致性质、经验和逻辑判断与事物发展趋势一致。

②预测能力。预测期间事物发展条件是否变化，预测的误差范围要小。

③稳定性。较长的时间内能准确反映对象的发展变化情况，参数对统计数据影响小。如以1999年的数据和以2002年的数据为起点对模型影响不大。

2.5提供预测结果

对有关部门提供预测结果。

3.总结

通过对预测技术的了解，详细介绍用水量预测的步骤与方法，因用水量不容易建立数学模型，用水量模型具有多种不确定性、非线性，推荐系统方法预测短期用水量。

参考文献：

[1]王皖尘.可行性研究和多目标决策[M]. 北京：北京機械工业出版社，1986.

[2]邓聚龙.灰理论基础[M].华中科技大学出版社.

[3]刘洪波等.人工神经网络法预测时用水量[J].中国给水排水，2002.10.

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