一种基于深度学习的农村小时用水量预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的农村小时用水量预测方法，包括：S1、收集用水历史数据和实际用水实时数据；S2、对所述用水历史数据和实际用水实时数据进行预处理；S3、根据所述预处理后的数据建立需水量预测模型和自优化模型；S4、根据所述需水量预测模型和自优化模型输出的实际预测需水量，以及实际用水实时数据，以农村管网系统为拓扑，建立可视化拓扑系统。本发明基于历史数据进行分析，挖掘数据特征，建立起自优化的水量预测模型，用于对特定用水时间点和位置的精准监测，准确预测农村生活需水量的动态变化，最终实现农村水资源的合理调度和利用。