[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的用水量預(yù)測(cè)方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811383557.2
• 申請(qǐng)日: 2018-11-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109636007A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜春濤;侯菁菁;馮櫻;于輝;吳志煒;楊志鵠;黃穎欣;黃鋼忠
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 44205
• 代理人: 朱繼超

本發(fā)明涉及用水量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的用水量預(yù)測(cè)方法及裝置，輸入采集的數(shù)據(jù)，并使用主成分分析法以及Lasso特征選取模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過(guò)建立各地區(qū)年度用水量預(yù)測(cè)模型，根據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)得出用水量預(yù)測(cè)結(jié)果，本公開(kāi)采用主成分回歸模型、Lasso回歸模型和支持向量機(jī)回歸預(yù)測(cè)模型三種模型相結(jié)合，在使用了主成分分析之后再套用lasso算法進(jìn)一步對(duì)主成分進(jìn)行篩選，降低了對(duì)因子質(zhì)量的要求，相比于現(xiàn)有的技術(shù)，本發(fā)明只需要收集較少的影響因素?cái)?shù)據(jù)集就可以求出精確度高的用水量，大幅度提高用水量的預(yù)測(cè)精度的同時(shí)在更短的時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)出用水量。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及用水量預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于大數(shù)據(jù)的用水量預(yù)測(cè)方法及裝置。

背景技術(shù)

由于人口過(guò)多，用水的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于環(huán)境的自凈速度，從而導(dǎo)致淡水資源匱缺，被列入不可再生資源。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城鄉(xiāng)居民的生產(chǎn)用水和居民用水的需求越來(lái)越大，使得水量預(yù)測(cè)工作成為水資源管理中掌握未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的關(guān)鍵。而合理的預(yù)測(cè)城鄉(xiāng)規(guī)劃期限內(nèi)的用水量，使其與城鄉(xiāng)發(fā)展實(shí)際相接近，對(duì)城鄉(xiāng)今后的建設(shè)和發(fā)展具有極其重要的意義。通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)的用水量，一方面，我們可以大致估計(jì)城市和農(nóng)村的缺水量，著手尋求解決方案，實(shí)現(xiàn)水資源的合理調(diào)度，減少經(jīng)濟(jì)損失。另一方面，用水量預(yù)測(cè)是水資源管理規(guī)劃的重要內(nèi)容。如不做好用水量預(yù)測(cè)，我國(guó)就難以制定中長(zhǎng)期水資源開(kāi)發(fā)利用的總體規(guī)劃和供水規(guī)劃，就會(huì)影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)計(jì)劃的實(shí)現(xiàn)。

現(xiàn)有的技術(shù)中只單一地采用主成分分析法對(duì)特征進(jìn)行選取，選取貢獻(xiàn)值達(dá)到一定程度的影響因素來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這樣的做法雖然比起原始的做法方便快捷許多，但是當(dāng)影響因素絕大部分與因變量關(guān)系比較密切時(shí)，通過(guò)主成分分析法篩選出來(lái)的特征仍然很多，這樣的話，就不能達(dá)到想要通過(guò)該方法使得運(yùn)算量減少的效果。

對(duì)一個(gè)事件結(jié)果的預(yù)測(cè)具有高貢獻(xiàn)值的影響因素往往有很多，若只依靠主成分分析法來(lái)縮小影響因素選取范圍，這無(wú)疑對(duì)減少計(jì)算負(fù)擔(dān)起不了多大的作用。

1996年Robert Tibshirani首次提出LASSO算法，全稱Least absolute shrinkageand selection operator，譯為最小絕對(duì)值收斂和選擇算子、套索算法，該方法是一種壓縮估計(jì)，它通過(guò)構(gòu)造一個(gè)懲罰函數(shù)得到一個(gè)較為精煉的模型，使得它壓縮一些系數(shù)，同時(shí)設(shè)定一些系數(shù)為零，因此保留了子集收縮的優(yōu)點(diǎn)，是一種處理具有復(fù)共線性數(shù)據(jù)的有偏估計(jì)。

在運(yùn)用主成分分析法的基礎(chǔ)上，再套用lasso算法，可以顯著提高預(yù)測(cè)精度；主成分跟lasso相結(jié)合本質(zhì)上就是原本因子的線性組合，如果原本因子取值幅度差不多，產(chǎn)生的主成分哪怕幅度不同，也可以進(jìn)行一定的壓縮，使之幅度差不多，但方向不變，所以還是垂直的；然后就可以用這些主成分進(jìn)行回歸，再套用lasso把系數(shù)取值小的刪掉，這樣效果會(huì)更好，因?yàn)檫@進(jìn)一步降低了對(duì)因子質(zhì)量的要求。

而如何結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)更加精準(zhǔn)高效地預(yù)測(cè)用水量成為值得深入研究的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種基于大數(shù)據(jù)的用水量預(yù)測(cè)方法及裝置，能夠大幅度提高用水量的預(yù)測(cè)精度的同時(shí)在更短的時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)出用水量。

本發(fā)明提供的一種基于大數(shù)據(jù)的用水量預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述用水量預(yù)測(cè)方法包括以下步驟：

步驟S1、輸入采集的數(shù)據(jù)；

步驟S2、使用主成分分析法以及Lasso特征選取模型進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；

步驟S3、建立各地區(qū)年度用水量預(yù)測(cè)模型；

步驟S4、得出用水量預(yù)測(cè)結(jié)果。

進(jìn)一步，所述步驟S1具體通過(guò)選取具有代表性的因素x_j作為采集的數(shù)據(jù)，令j＝14，則包括：