【摘 要】
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近年来,随着城市化进程的快速推进,我国城市居民人口不断增长,居民用水量需求日益攀升,然而水资源短缺与水环境污染问题依旧严峻,城市水资源供需矛盾愈发严重。城市供水系统作为水资源规划与管理不可或缺的组成部分,对城市居民用水量准确合理地进行分析预测是满足城市居民用水需求的重要保障。居民用水量变化受多种因素影响,不仅受天气、节假日和工作日等短期因素的影响,同时还受到区域、水价、家庭人口规模和构成等长期因素
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近年来,随着城市化进程的快速推进,我国城市居民人口不断增长,居民用水量需求日益攀升,然而水资源短缺与水环境污染问题依旧严峻,城市水资源供需矛盾愈发严重。城市供水系统作为水资源规划与管理不可或缺的组成部分,对城市居民用水量准确合理地进行分析预测是满足城市居民用水需求的重要保障。居民用水量变化受多种因素影响,不仅受天气、节假日和工作日等短期因素的影响,同时还受到区域、水价、家庭人口规模和构成等长期因素的影响。论文从年、季、月、周、日等时间维度进行用水量变化趋势分析,并分析了气温、节假日和工作日等因素用水量变化的影响。针对用水量变化的周期性与不确定性,论文分别建立季节性差分自回归滑动平均模型(SARIMA)和BP神经网络模型(BPNN)用于日用水量时间序列预测。基于这两种模型,采用等权值法进行耦合,建立SARIMA-BPNN组合预测模型。结合实际情况,以某地两个居民小区历史用水量数据为例,对SARIMA-BPNN模型进行验证。结果表明该模型能够有效预测小区日用水量,且相对于单一预测模型,SARIMA-BPNN组合预测模型具有更高的预测精度。在居民用水量分析预测研究的基础上,论文采用前后端分离的开发模式,设计并实现了一套集登录、主页、信息维护、用户档案管理、成员管理、系统维护、用水量分析与日用水量预测等功能于一体的居民用水量分析预测Web应用系统,并对系统的主要功能界面进行展示。最后,通过设计测试用例对系统进行功能性测试和非功能性测试,测试结果表明,该系统各功能模块较完善,无严重逻辑错误,兼容性良好,能够为供水系统的管网优化调度和管网布局以及阶梯水价制定等提供决策依据,具有一定的经济效益和社会意义。
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