摘要
本发明属于供水管网水需求预测技术领域,具体涉及一种基于小波实时分解与iTransformer模型的供水管网单节点流量预测方法,该方法首先获取供水管网中所有节点的历史流量数据,通过相关系数法筛选相似节点簇;然后,利用滑动窗口和小波分解技术将流量数据分解为局部近似分量和细节分量,并对单节点数据进行整体小波分解;接着,构建单特征和多特征iTransformer模型,分别对近似分量和细节分量进行预测;最后,将预测结果求和得到单节点流量预测值。该方法提高了供水管网流量预测的准确性和适应性,有效解决了现有技术中数据泄漏和预测精度有限的问题,适用于供水管网水需求预测技术领域。
技术关键词
节点流量预测方法
神经网络模型
历史流量数据
供水管
注意力
需求预测技术
滑动窗口
执行卷积运算
相关系数阈值
皮尔逊相关系数
相关系数法
编码
索引
训练集
标签
矩阵
变量
滤波