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申请/专利权人：长江信达软件技术(武汉)有限责任公司
摘要：本发明基于预报不确定性的大型灌区水资源多目标调配方法，包括如下步骤：收集近5年灌区区域内的生活和工业用水量资料、农业用水量数据；采用线性回归法预测灌区区域内的生活和工业需水量，采用灌溉定额法预测灌区区域内的农业需水总量；对灌区区域内不同区域多水源和受水地区进行水量平衡预处理，得到灌区内各片区每月的缺水量；采用线性回归法预测需从大型水库取水的生活和工业需水量，采用SVM深度学习预测需从大型水库取水的农业用水量；将两种预测方法预测分别进行平均得到最终需水量；建立大型水库的综合效益最大、期末蓄水效益最大、弃水量最小为多目标函数的水资源优化模型；求解模型得到大型水库最优调配方案。
主权项：1.基于预报不确定性的大型灌区水资源多目标调配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，将灌区区域划分为不同片区，并收集近五年内每年灌区区域内的生活和工业用水量，农业用水量的数据；S2，采用线性回归法预测灌区区域内不同片区的生活和工业需水量；S3，采用灌溉定额法预测灌区区域内不同片区的农业需水量；S4，按水量平衡预处理法对灌区区域内不同片区多水源的可供水量和需水量进行水量预平衡，得到灌区内不同片区每月的缺水量，作为需从大型水库取水的生活和工业需水量，农业需水量；S5，采用线性回归法预测需从大型水库取水的生活和工业需水量；S6，采用SVM深度学习法预测需从大型水库取水的农业需水量；S7，将水量平衡预处理法和线性回归法两种预测法预测的需从大型水库取水的生活和工业需水量进行平均，将水量平衡预处理法和SVM深度学习法两种预测法预测的农业需水量进行平均，得到最终的需从大型水库取水的生活和工业需水量，农业需水量；S8，考虑径流预报的不确定性，建立以大型水库的综合效益最大、期末蓄水效益最大、弃水量最小为多目标函数的水资源优化模型；S9，将多目标函数转化为单目标函数，采用遗传算法求解模型，得到大型水库最优调配方案。
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权利要求：
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