一种需水预测方法及系统

本发明涉及一种需水预测方法及系统，其中方法包括以下步骤：收集需水影响数据，包括水文领域要素、气候影响要素、社会学领域要素和经济要素；采用主成分分析法对需水影响数据进行预处理，提取主要影响要素；构建基于BP神经网络的第一预测模型，和基于多元非线性回归模型的第二预测模型，通过采集目标区域的历史需水影响数据分别对两预测模型进行训练；采用马尔科夫链模型对两个预测模型进行优化；通过最小二乘法耦合两个预测模型，得到耦合预测模型；构建未来气候变化情景数据以驱动耦合预测模型，得到目标区域的需水量预测结果。