准确的居民社区时用水量预测对于水资源的优化调度和管网的稳定运行具有重要意义。为了克服传统的ANN、SVM等预测方法只能得到确定的点预测结果和未来某一时刻的预测结果,而无法给出预测的区间,也不能进行实时预测的缺点,提出了一种基于蜻蜓-高斯过程回归耦合的居民社区时用水量动态实时区间预测方法。用擅长全局搜索和对初始值没有依赖的蜻蜓算法对高斯过程回归的超参数进行寻优。结果表明,本模型预测精度较高,最大的相对误差为仅0.019,具有较强的实用价值,为未来水资源实时调度提供理论依据。
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