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申请/专利权人：安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站);合肥工业大学

摘要：本发明涉及需水量预测技术领域，具体公开一种基于ARIMA模型的农村地区需水量预测方法，该方法包括：供水区域分析、用水区域判定、气象数据评定以及需水量预测反馈；首先依据农村地区所属供水区域的各供水区域的各供水设备，分析农村地区所属供水区域的供水程度；并依据农村地区所属用水区域的历史用水相关数据，判定农村地区所属用水区域的历史用水程度；同时依据农村地区的气象数据，评定农村地区的气象异常程度；采用ARIMA模型综合预测农村地区的参考需水量，由此对农村地区进行需水量预测反馈，有利于农村地区准确、全面预测需水情况，并更有效地制定水资源管理的合理规划决策，同时促进农村地区水资源的可持续发展。

主权项：1.一种基于ARIMA模型的农村地区需水量预测方法，其特征在于，包括：S1.将农村地区所属供水区域按照等面积划分为各供水区域，统计并获取各供水区域的各供水设备，由此分析农村地区所属供水区域的供水程度评价值，所述农村地区所属供水区域的供水程度评价值用于对农村地区所属供水区域的供水程度进行判定；S2.获取农村地区所属用水区域的历史用水相关数据，并对农村地区所属用水区域的历史用水程度进行判定；S3.分析农村地区的气象数据，由此对农村地区的气象异常程度进行评定；S4.采用ARIMA模型综合预测农村地区的参考需水量，并对农村地区的需水量进行需求预测反馈；所述对农村地区的需水量进行需求预测反馈，具体过程为：将农村地区的水量供需评价指数，与水资源管理数据库中定义的各水量供需评价指数区间对应的参考需水量进行匹配，得到农村地区的参考需水量，由此对农村地区的需水量进行需求预测反馈；所述农村地区的水量供需评价指数，表示通过ARIMA模型中的水量供需评价指数生成算法进行分析，具体分析公式为： ，其中为农村地区的水量供需评价指数，为农村地区所属供水区域的供水程度评价值，为农村地区所属用水区域的历史用水程度评价值，为农村地区的气象异常程度评价值，为预设的农村地区所属供水区域的供水程度评价值的权重因子，为预设的农村地区所属用水区域的历史用水程度评价值的权重因子，为预设的农村地区的气象异常程度评价值对应的权重因子；所述各供水区域的各供水设备，根据供水设备的功能类型，将供水设备划分为水泵、水箱以及供水管道，由此统计得到各供水区域的各水泵、各水箱以及各供水管道；所述农村地区所属供水区域的供水程度评价值，表示通过各供水区域在水资源管理周期内的各水泵的供水程度评价值、各水箱的供水程度评价值以及各供水管道的供水程度评价值，综合评估得到的农村地区所属供水区域的供水程度评价的数值；所述农村地区所属用水区域的历史用水程度评价值，表示通过农村地区所属用水区域在历史用水周期内的用水总量、用水高峰时间段数目以及各次水质漏损的漏损水量和漏损时长，综合分析评估得到的农村地区所属用水区域的历史用水程度评价的数值；所述农村地区所属供水区域的供水程度评价值，具体数据获取分析过程为：根据各供水区域的各水泵、各水箱以及各供水管道，提取各供水区域的各水泵在设定的水资源管理周期内的水流量和供水平均功率，同时提取各供水区域的各水箱在水资源管理周期内的平均存水速率以及水位浮动最大高度，并提取各供水区域的各供水管道的最大污垢厚度以及内壁最大粗糙度；从水资源管理数据库中提取各水泵的水流量参考值和供水参照功率，同时从水资源管理数据库中提取各水箱的存水参考速率以及水位浮动许可高度，并从水资源管理数据库中提取各供水管道的污垢界定厚度以及内壁粗糙度界定值，由此综合分析农村地区所属供水区域的供水程度评价值；所述农村地区的气象异常程度评价值，具体数据获取分析过程为：根据农村地区的气象数据，从中提取农村地区在水资源管理周期内的降水总量、日照总时长以及空气最大含尘量，由此综合分析农村地区的气象异常程度评价值。

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百度查询： 安徽省(水利部淮河水利委员会)水利科学研究院(安徽省水利工程质量检测中心站) 合肥工业大学 一种基于ARIMA模型的农村地区需水量预测方法