一种基于可变权重的城市供水量深度学习预测方法及系统

本申请公开了一种基于可变权重的城市供水量深度学习预测方法及系统，方法包括：获取城市水厂的历史数据并进行数据预处理，得到预处理后的城市水厂历史数据；根据预处理后的城市水厂历史数据进行基于时间的样本权重计算，得到城市水厂历史数据样本权重值；基于长短期记忆神经网络，引入城市水厂历史数据样本权重值，构建基于可变权重的长短期记忆网络模型；基于可变权重的长短期记忆网络模型对预处理后的城市水厂历史数据进行供水量预测，得到城市供水量预测结果。本申请实施例能够提高对高峰时期供水需求的预测精度，进而使得峰值需水量预测的精度能够满足实际调度需求。本申请可以广泛应用于城市给排水预测技术领域。