甘肃疏勒河流域灌区农业用水动态预测及优化配置研究

为得出灌区用水动态预测模型和水资源优化配置模型,以甘肃疏勒河流域罐区为例,以极限学习机模型(ELM),随机森林模型(RF)和高斯指数模型(GEM)作为用水预测模型分析,以离散粒子群算法和连续粒子群算法作为水资源优化配置的方法,对灌区不同作物用水量进行了预测和分配,结果表明:ELM模型的RRMSE、R2和Ens分别为5.30%、0.974和0.975,可推荐为灌区用水预测模型;连续粒子群算法对不同作物用水量及种植结构优化配置结果与实际更为相符,效益更高,可为水资源优化配置的标准方法使用。

哈尔滨大用水户水量动态预测模型研究

城市供水管网系统优化问题中,与水量相关的问题主要有三方面:一方面是城市用水量预测问题,一方面是用水量变化规律问题,另一方面是节点流量的问题。城市用水量预测对于城市给水系统规划设计或对运行研究有巨大的意义,因此对其有一个事先估计,是供水系统发展与运行研究的重要内容。而用户水量变化规律,主要指大用户的用水量变化规律在给水管网系统建模中起着重大作用。它是计算节点流量的主要依据,对于管网模型的准确性影响巨大。本文结合《哈尔滨市供水管网数字化管理与优化分析系统》工程中的相关内容,以哈尔滨市供排水集团提供的哈尔滨市给水管网基础信息为数据来源。对项目开展过程中,需要的哈尔滨市大用户用水量变化规律进行了收集,整理和预测工作。