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[发明专利]一种基于数据驱动的城镇日用水量预测方法-CN202210519739.8在审
发明人：李佳;贾小娥 -专利权人：遥相科技发展（北京）有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及智慧水务技术领域，揭露了一种基于数据驱动的城镇日用水量预测方法，包括：获取日用水量数据集，获取用水量影响因素对应的影响因素数值，根据日用水量数据集及影响因素数值，计算相关系数，根据用水量影响因素的类别数及相关系数，构建原始用水量预测神经网络，利用所述原始用水量预测神经网络预测日用水量预测值，计算预测差值，调整原始用水量预测神经网络，得到目标用水量预测神经网络，获取当日影响因素数值，预测当日的日用水量。本发明还提出一种基于数据驱动的城镇日用水量预测装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决居民日用水量的预测结果与实际日用水量之间偏差较大的问题。
一种基于数据驱动城镇日用水量预测方法

[发明专利]软水机用水量预测模型的训练方法及其系统-CN202211357256.9在审
发明人：蒋宗润;申圣利;杨如清;张钰;王昭 -专利权人：昆山怡口净水系统有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种软水机用水量预测模型的训练方法及其系统，其中所述方法包括：获取历史时间段内每天的用水量信息，所述每天的用水量信息包括：每天的日用水量数据和日历信息；根据所述每天的日用水量数据统计所述历史时间段内的预定时间段的每天的前m天的日用水量数据、以及所述预定时间段的每天的前An天的用水量数据统计值；根据所述每天的用水量信息、所述每天的前m天的日用水量数据、以及所述每天的前An天的用水量数据统计值，训练用水量预测模型。通过本申请能够提高用水量预测模型的预测精度。
软水机用水量预测模型训练方法及其系统

[发明专利]一种基于双流深度神经网络的单日用水量曲线预测方法-CN202210725796.1在审
发明人：邓帮武;姜帅;邓捷 -专利权人：安徽舜禹水务股份有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双流深度神经网络的单日用水量曲线预测方法，包括采集历史数据，上传至服务器，并进行数据处理，用水量预测的具体步骤包括：建立双流深度神经网络模型，能用于构建拟合用水量趋势支线和拟合用水量幅值支线；使用数据训练模型直至达到收敛条件；预测单日用水量曲线并根据实时反馈进行修正；评估预测曲线和修正后曲线的预测质量，计算并输出的预测日用水量曲线及实时修正后的用水量曲线与实际用水量曲线间的均方根误差，均方根误差越小本发明能解决原有以历史用水量预测未来用水量的传统自回归和时序模型进行单日用水量预测时，预测准确率差，预测方法可靠性差的问题。
一种基于双流深度神经网络单日用水量曲线预测方法

[发明专利]基于季度变化的日用水量调节方法-CN202110659800.4在审
发明人：高志明;陈城;余华明;何钦波;吴治将;徐言生 -专利权人：顺德职业技术学院
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于季度变化的日用水量调节方法，其特点是包括以下步骤：第一步，室外温湿度传感器、水箱液位传感器、补水测水表、水箱的横截面积；第二步，选择典型日；第三步，计算用水量；第四步，季度日用水量与室外温度之间的关系；第五步，季度日用水量与室外温度之间的关系模型；第六步，日用水量上限预测；第七步，分成S个时段；第八步，计算数值；第九步，日用水量下限预测；第十步，控制日用水量。其优点是通过对目标水量的季度变化预测，实现生活热水系统热水精准供应，节约能源。
基于季度变化日用水量调节方法

[发明专利]基于室外气温和用水人数的日用水量分段周期性调节方法-CN202110659799.5在审
发明人：高志明;余华明;陈城;何钦波;吴治将;徐言生;孙婉纯 -专利权人：顺德职业技术学院
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： F24D19/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于室外气温和用水人数的日用水量分段周期性调节方法，其特点是包括以下步骤：第一步，室外温湿度传感器、水箱液位传感器、补水测水表、水箱的横截面积；第二步，时间长度；第三步，获取数据；第四步，周期内日用水量与室外气温、用水人数与使用率的模型；第五步，用水量随季度、室外温度、用水人数以及男女使用率的变化；第六步，周期日用水量与室外气温、用水人数与使用率的模型；第七步，日用水量上限控制；第八步，DEST_PATH_IMAGE002.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />；第十步，日用水量下限预测；第十一步，控制日用水量。其优点是通过对目标水量室外气温和用水人数的日用水用水量的周期变化的掌控，实现生活热水系统热水精准供应，节约能源。
基于室外温和人数日用水量分段周期性调节方法

[发明专利]一种基于相关分析的BP神经网络用水量预测方法-CN201810498749.1在审
发明人：刘心;刘龙龙;李文竹 -专利权人：河北工程大学
申请日： 2018-05-23 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相关分析的BP神经网络居民社区日用水量预测方法，首先利用相关分析理论对用水量影响因素进行分析，按影响大小进行排序，接着用偏自相关理论对日用水量序列进行分析，找出日用水量时间序列内部存在的相关关系，确定最优延迟时间，进而确定输入变量，建立了基于相关分析的BP神经网络社区用水量预测模型。对模型进行训练时，使用打乱日用水量按照时间先后顺序排列而形成的数据序列作为训练集，突破时间序列的限制，消除时间因素的影响，提高了预测方法的泛化能力。
日用水量分析用水量时间序列预测居民社区时间因素输入变量数据序列影响因素预测模型训练集自相关排序延迟社区

[发明专利]基于周期变化的日用水量调节方法-CN202110659816.5有效
发明人：高志明;陈城;余华明;何钦波;吴治将;徐言生;孙婉纯 -专利权人：顺德职业技术学院
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于周期变化的日用水量调节方法，其特点是包括以下步骤：第一步，室外温湿度传感器、水箱液位传感器、补水测水表、水箱的横截面积；第二步，时间长度；第三步，获取数据；第四步，通过第二及第三步获得数据；第五步，计算用水量平均值；第六步，算出水量基准值；第七步，日用水量与用水人数与使用率的关系模型；第八步，日用水量上限控制；第九步，分成T个时段；第十步，计算数值；第十一步，日用水量下限预测；第十二步，控制日用水量。其优点是通过对目标水量的变化预测，实现生活热水系统热水精准供应，节约能源。
基于周期变化日用水量调节方法

[发明专利]一种基于GRU神经网络的居民用水预测系统及预测方法-CN202110346194.0在审
发明人：薛萌;华一佳;薛延学;吴迪;刘梦玥 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GRU神经网络的居民用水预测系统及预测方法，该方法包括：构建预测模型模块，用于构建两层GRU的居民日用水量预测模型；训练预测模型模块，用于采集居民日用水量、天气类型，最高最低气温以及工作日类型这些影响因素，并将与这些影响因素相对应的特征向量输入到两层GRU网络中实现居民日用水量预测模型的训练；测试预测模型模块，用于将与这些影响因素相对应的特征向量作为测试数据，输入到训练好的居民日用水量预测模型中，预测出居民日用水量；根据预测进行供水量管理模块，用于根据预测进行居民日供水量的管理。本发明能够及时准确的根据预测进行居民日供水量管理，达到提前预警采取应对措施，保障居民正常用水。
一种基于 gru 神经网络居民预测系统方法

[发明专利]一种日用水量预测方法-CN201711089514.9在审
发明人：鞠佳伟 -专利权人：吴江华衍水务有限公司
申请日： 2017-11-08 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种日用水量预测方法，采用公式一预测城市日用水量，公式一Qd=QA(1+B1ΔT+B2W+B3V)，其中，Qd为预测日的日用水量（m3/d）；QA为过去若干日的平均用水量（m3/d）；ΔT为预测日的平均气温对于过去若干日平均气温值的增量本发明的日用水量预测方法的预测精度高，影响因素明确、计算简单、可随时修正参数，从而进一步提高预测精度，为自来水的供水调度提供依据。
一种日用水量预测方法

[发明专利]一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法-CN202210383361.3在审
发明人：张欣;张新宇;赵家晓;王幸呈;刘希庭;安永奎 -专利权人：上海众毅工业控制技术有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G05D9/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，包括如下步骤：S1，根据单水箱高低液位变化，通过液位反推用水量算法反向推导单水箱半小时级用水量；S2，运用ARIMA模型对未来一周单水箱日用水量进行预测，并每日迭代模型，重新预测未来一周单水箱日用水量；S3，计算单水箱的半小时级的用水权重，并结合未来一周的日用水量预测值，得到单水箱未来一周的每半小时的用水量预测值；S4，根据液位控制算法和用水量预测值，生成未来一周的半小时级的补水液位和停补液位，并每日更新未来一周的半小时级的补水液位和停补液位；S5，利用通用水龄公式每日计算水箱的实际水龄。
一种基于二次供水水箱控制方法

[发明专利]一种基于水表异常用水量的漏水监控方法和系统-CN202110197815.3在审
发明人：罗敏;蒋丽;魏瑶 -专利权人：广州爱至数码科技有限公司
申请日： 2021-02-22 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G01F15/00 文献下载
摘要：本发明一种基于水表异常用水量的漏水监控方法和系统，所述用户用水量异常监控方法包括：监控每家居民用户的每月的用水量信息，根据每个月的用水量信息确定下一个月的每日用水量标准；根据每日的用水量标准，实时监控当月每家居民用户的用水量是否出现异常，通过用水量异常情况判断是否出现漏水情况。
一种基于水表异常用水量漏水监控方法系统

[发明专利]一种IC卡智能水表信息安全管理系统及方法-CN202310401927.5在审
发明人：杨俊平;王新武;简东青;岳振军 -专利权人：内蒙古东振数控科技有限公司
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G07F15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种IC卡智能水表信息安全管理方法，包括以下步骤：获取所述的IC卡智能水表中的用户用水流量数据，所述的用户用水量数据为用户上月的用水流量统计数据，以24h为周期将所述的用户用水流量数据划分为若干组并建立用水流量变化函数fdate(t)，其中t表示时间，t∈(00:00:00,23:59:59)，date表示日期；获取用户的历史用水量数据，从所述的历史用水数据中提取并计算出所述的用户的最大单日用水流量Lmax、最大单日用水量Smax和单日平均用水量Saverage；将用水流量变化函数fdate(t)与最大单日用水流量Lmax、最大单日用水量Smax和单日平均用水量
一种 ic 智能水表信息安全管理系统方法

[发明专利]一种制水量可控式净水设备-CN201610589683.8在审
发明人：陈小平 -专利权人：佛山市云米电器科技有限公司;陈小平
申请日： 2016-07-24 - 公布日： 2016-10-12 - 主分类号： C02F1/00 文献下载
摘要：本发明涉及净水技术领域，特别是涉及一种制水量可控式净水设备。制水量可控式净水设备设置有机体、过滤装置、主控装置及用户界面装置，所述过滤装置、主控装置分别设置于所述机体，所述过滤装置对原水进行过滤获得净化水，所述主控装置与所述用户界面装置信号连接，所述用户界面装置设置日用水量信息并将日用水量信息发送至所述主控装置，所述主控装置根据接收的日用水量信息控制过滤装置的制水量。用户界面装置设置的用水量信息为日使用人数和/或日制水量。用户界面装置设置于机体或者为分体结构。该制水量可控式净水设备能够根据使用人数的情况进行制水量控制，制水新鲜，不浪费。
一种水量可控净水设备

[发明专利]基于人饮工程的户日用水量预测方法、系统、装置及存储设备-CN202211013679.9在审
发明人：徐晶;郭天会;吴惠文;庄荣;李向秀 -专利权人：宁夏水投云澜科技股份有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人饮工程的户日用水量预测方法、系统、装置及存储设备，属于饮水工程技术领域。方法包括以下步骤：获取用水个体的数量mi，获取用水个体的平均用水量qi，选择用水个体的影响因子γiDDA0003811621460000011.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />计算理论户日用水量通过调研农村居民每户用水个体的数量，结合调研的不同类型的用水个体的日均用水量，将农村居民的每一个用水个体的用水量进行加和，实现对农村居民户日用水量的预测。预测过程不依赖于历史数据，预测结果科学、准确，能够为人饮工程建设项目的前期规划和预算提供数据支撑，也能够为人饮工程建设项目运行过程中的供水方案提供有效指导，以实现科学供水，降低供水能耗，降低农村居民用水成本
基于工程日用水量预测方法系统装置存储设备

[发明专利]基于大数据的日用水量预测方法-CN202010147045.7有效
发明人：白斌 -专利权人：重庆森鑫炬科技有限公司
申请日： 2020-03-05 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及大数据技术领域，公开了一种基于大数据的日用水量预测方法，包括步骤：S1：对包括日用水量、天气、温度、风速、降雨量的历史数据集进行预处理；S2：对预处理后的历史数据集进行特征构建，以提取时间特征～0.03之间，且两两单模型的均方根误差之间的差值不超过其中一个单模型的均方根误差的10％的多个单模型进行模型进行融合，以得组合模型，且使组合模型的均方根误差在0.02～0.03之间；S5：将下一天的日用水量数据按步骤S1和S2处理后带入组合模型，以预测下一天的日用水量。本发明能够较准确预测下一天的日用水量。
基于数据日用水量预测方法

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