买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜长江三峡水务(宜昌)有限公司申请的专利基于小波变换和时间序列神经网络的供水预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117236479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310794911.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于小波变换和时间序列神经网络的供水预测方法是由曾启城设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波变换和时间序列神经网络的供水预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于小波变换和时间序列神经网络的供水预测方法，包括：确定居民用水的影响因素；采用小波变换方法对供水流量数据进行分解，分解出低频、高频成分；构建用于居民区供水量预测的第一神经网络模型，利用其得到居民区供水量的实时预测结果；构建用于预测供水管网是否有泄漏点的第二神经网络模型，将第一神经网络模型的输出作为第二神经网络模型的输入；实时预测供水管网是否有泄漏点。本发明利用小波变换分解出原始数据中的低频成分和高频成分，以低频成分为主作为预测模型的输入用于供水量的实时预测，实现了供水量的高精度预测，避免了数据噪声影响预测结果的准确性；本发明实现了供水量预测和供水管网是否有泄漏的预测判断的功能集成。

本发明授权基于小波变换和时间序列神经网络的供水预测方法在权利要求书中公布了：1.基于小波变换和时间序列神经网络的供水预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：确定居民用水的影响因素，并采集所述影响因素以及居民区供水流量的历史数据；所述影响因素包括是否为节假日、季节、气温和湿度；步骤2：采用小波变换方法对居民区供水流量数据进行多级分解，分解出原始数据中的低频成分和高频成分；对居民区供水流量原始数据S进行三级分解，得到低频分量A1、A2、A3以及高频分量D1、D2、D3；步骤3：构建第一神经网络模型，将步骤1得到的影响因素数据以及步骤2得到的低频成分作为第一神经网络模型的输入，第一神经网络模型的输出为居民区供水量，利用历史数据对其进行训练；第一神经网络模型为时间序列神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层；步骤4：采集影响因素以及供水流量的实时数据，并利用步骤2的小波变换方法得到供水流量的实时数据的低频成分，作为训练好的第一神经网络模型的输入，根据其输出对居民区供水量进行实时预测；步骤5：构建第二神经网络模型，将步骤1得到的影响因素数据、步骤2得到的高频成分以及第一神经网络模型的输出作为第二神经网络模型的输入，第二神经网络模型的输出为供水管网是否有泄漏点的判断结果，利用历史数据对其进行训练；所述第二神经网络模型包括输入层、双隐藏层和输出层；步骤6：获取影响因素、供水流量的实时数据以及第一神经网络模型输出的供水量实时预测结果作为第二神经网络模型的输入，根据其输出实时判断供水管网是否有泄漏点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长江三峡水务(宜昌)有限公司，其通讯地址为：443004 湖北省宜昌市点军区紫阳二生活区旁；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。