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申请/专利权人：常州通用自来水有限公司

摘要：本发明公开了一种基于遗传算法优化的BP神经网络的二次供水流量预测方法，步骤包括：小区二次供水样本数据的采集和处理；数据清洗和样本筛选；进行数据相关性分析；将样本数据进行归一化处理；设置BP神经网络参数；利用遗传算法优化BP神经网络参数；根据最终预测结果为二次供水系统进行设计选型。本发明能够在二次供水设计选型、节能研究等领域提供更精准的流量评估工具。

主权项：1.一种基于遗传算法优化的BP神经网络的二次供水流量预测方法，其特征在于步骤包括：1小区二次供水样本数据的采集和处理；2数据清洗和样本筛选；3进行数据相关性分析：使用皮尔逊相关系数初步分析特征数据间的关联性，确定构建模型的可行性；4将样本数据进行归一化处理；5设置BP神经网络参数：根据收集的二次供水流量特征样本数据，将增压户数、单卫户数、双卫户数、入住率作为输入变量，将最高日流量、最高日最大时流量、最高日最小时流量分别作为唯一输出项单独构建模型；6利用遗传算法优化BP神经网络参数：通过遗传算法寻找BP神经网络的最优初始阈值、权值，使BP神经网络能克服初始阈值、权值随机选择的缺陷，以最优解开始训练、迭代，得到最终预测结果；7根据步骤6的最终预测结果为二次供水系统进行设计选型；所述步骤1中样本数据包括二次供水特征数据与流量数据，所述特征数据包括增压户数、投运年限、入住率，其中增压户数是设计秒流量计算的关键参数，投运年限、入住率是影响小区实际用水量的重要因素；所述流量数据包括小区最高日流量、最高日最大时流量、最高日最小时流量，所述样本数据来自不同的数据源，经过筛选、集成、归约入流量特征数据样本集，样本集持续更新积累，用于挖掘数据中包含的用水规律，进行相关性分析和流量模型建立；所述样本数据来源如下：供水方式、增压户数取自样本小区泵房设计参数，其中增压户数细化为单卫户数和双卫户数；入住率的基础数据来自营业MIS系统，收集样本小区中每个二次供水用户7、8月水表抄录数据，为确保入住率统计的准确性，筛选出月用水量大于5m3用户数，得到小区的实际入住率数据；样本小区泵房进水总管安装有远传水表，实现流量数据的连续采集存储，采集频率为每15分钟一次，通过电脑端管理软件可对流量数据批量导出，筛选出全年用水量最高日，提取当日连续流量数据；所述步骤2具体为：对于收集样本中长时间无数据、频繁缺失的样本，做直接删除处理；部分样本存在数据少量缺漏的情况，采用样条插值法进行数据插值处理；采用夜间最小流量分配系数α筛选出可能存在管网漏损的小区，所述夜间最小流量分配系数为夜间最小流量与日平均流量的比值，设定漏损筛选阀值，从样本库中剔除漏损小区。

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