《供水預(yù)測(cè)》課件

《供水預(yù)測(cè)》PPT課件供水預(yù)測(cè)是指借助歷史數(shù)據(jù)與科技手段對(duì)未來(lái)水資源供應(yīng)、水環(huán)境變化等進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便進(jìn)行合理的水資源管理和利用。什么是供水預(yù)測(cè)？定義供水預(yù)測(cè)是指通過(guò)各種方法根據(jù)水資源的歷史數(shù)據(jù)與其他相關(guān)數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)期內(nèi)水資源供應(yīng)、水環(huán)境變化等情況的科學(xué)方法。目的通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，提前制定出水資源的管理和利用計(jì)劃，保證供水系統(tǒng)的正常運(yùn)行和可持續(xù)發(fā)展。重要性水資源作為生命之源，保證水的供應(yīng)量和品質(zhì)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)的基礎(chǔ)，也是可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。供水預(yù)測(cè)的方法1歷史數(shù)據(jù)分析利用歷史數(shù)據(jù)分析水資源的變化規(guī)律，推測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的水資源供應(yīng)情況。2數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)將歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型，使用模型預(yù)測(cè)未來(lái)的水資源供應(yīng)狀況。3機(jī)器學(xué)習(xí)方法通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析歷史數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)未來(lái)的供水情況。4深度學(xué)習(xí)方法利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，得出更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。應(yīng)用領(lǐng)域城市供水系統(tǒng)對(duì)城市供水系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，提前做好供水計(jì)劃，保障日常居民用水和城市各項(xiàng)事業(yè)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。大型水庫(kù)調(diào)度對(duì)大型水庫(kù)進(jìn)行水資源的預(yù)測(cè)，合理調(diào)度水庫(kù)水源，提高水源供應(yīng)能力及效率。農(nóng)田灌溉系統(tǒng)對(duì)農(nóng)田灌溉系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，制定科學(xué)的灌溉計(jì)劃，提高農(nóng)田用水效益。污水處理系統(tǒng)對(duì)污水處理系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，科學(xué)規(guī)劃污水處理方案，保證城市水環(huán)境達(dá)標(biāo)排放，提高污水資源化利用效率?，F(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)1已經(jīng)在哪些地方應(yīng)用供水預(yù)測(cè)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外的水利工程、水資源管理以及污染治理領(lǐng)域。2優(yōu)缺點(diǎn)分析供水預(yù)測(cè)可以提高水資源的利用效率，實(shí)現(xiàn)科學(xué)水管理，但同時(shí)也存在數(shù)據(jù)不充分、預(yù)測(cè)結(jié)果不夠準(zhǔn)確等問(wèn)題。3發(fā)展趨勢(shì)未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷革新，供水預(yù)測(cè)將更加精準(zhǔn)、可靠，成為生態(tài)文明建設(shè)、可持續(xù)發(fā)展的有效手段。結(jié)論與展望供水預(yù)測(cè)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)提高水資源利用效率保障水資源的可持續(xù)發(fā)展有效應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害和水資源危機(jī)未來(lái)發(fā)展展望隨著科技的發(fā)展和社會(huì)需求的不斷提高，供水預(yù)測(cè)技術(shù)將不斷進(jìn)步和完善，成為實(shí)現(xiàn)全球水資源可持續(xù)利用和生態(tài)文明建設(shè)的重要手段。參考文獻(xiàn)1.Ran,Q.,Yang,J.,&Zhang,X.(2018).Predictionmodelforwatersupplyanddemandbasedongreyrelationentropy.WaterSupply,18(5),1794-1804.2.Chen,Y.,Xu,D.,&Feng,Q.(2019).Apredictionmodelofurbanwaterdemandbasedonback-propagationneuralnetwork.WaterSupply,19(3),779-786.3.Wang,L.,Ye,M.,&Tang,H.(2017).Researchonwatersupplypredictionmodelbasedonimprovedsupportvectormachine.JournalofWaterResourcesResearch,6(2),144-151.4.Zhou,L.,Liu,P.,&Huang,Y.(2020).Applicationofwatersupplyforecastingtechnologyinwaterresourcesma