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基于LightGBM的水厂供水压力预测
被引量：
1
1
作者
耿为民
颜军
+2 位作者
张典
马平川
阳国华
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第4期340-343,349,共5页
针对城市供水管网调度问题,提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的水厂供水压力预测模型。对压力监测点历史数据提取时间特征,并根据特征重要性对测压点排序,以特征权重筛选、特征权重与经验相结合两种方式选取控制...
针对城市供水管网调度问题,提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的水厂供水压力预测模型。对压力监测点历史数据提取时间特征,并根据特征重要性对测压点排序,以特征权重筛选、特征权重与经验相结合两种方式选取控制点。以南方某城市供水系统为算例,结果表明采用特征权重分析、人工经验相结合选用控制点来预测,具有较高和稳定的预测精度。
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关键词
供水系统
压力预测
特征权重
LightGBM
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职称材料
题名
基于LightGBM的水厂供水压力预测
被引量：
1
1
作者
耿为民
颜军
张典
马平川
阳国华
机构
上海
城建职业学院市政与生态工程学院
山东沃特兰德环境科技
有限公司
上海柯林布瑞信息技术有限公司
上海
出版印刷高等专科学校
信息
与智能工程系
上海
市计算
技术
研究所
有限公司
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第4期340-343,349,共5页
基金
上海市住房和城乡建设管理委员会科研项目(沪建科2021002056)。
文摘
针对城市供水管网调度问题,提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的水厂供水压力预测模型。对压力监测点历史数据提取时间特征,并根据特征重要性对测压点排序,以特征权重筛选、特征权重与经验相结合两种方式选取控制点。以南方某城市供水系统为算例,结果表明采用特征权重分析、人工经验相结合选用控制点来预测,具有较高和稳定的预测精度。
关键词
供水系统
压力预测
特征权重
LightGBM
Keywords
Water distribution system
Pressure forecast
Feature weight
LightGBM
分类号
TU991 [建筑科学—市政工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LightGBM的水厂供水压力预测
耿为民
颜军
张典
马平川
阳国华
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
1
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