【摘 要】
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为了有效改善日供水量预测精度低、泛化能力不足的问题，以义乌市4个水厂的历史日供水数据为基础，提出基于集成学习算法改进的长短时记忆（LSTM）神经网络的供水预测方法.该方法以拉依达准则预处理后的历史日供水量作为数据输入，将具备长期时序信息记忆能力的LSTM神经网络作为集成学习的弱预测器，使用网格搜索法进行网络超参数调优，使用AdaBoost集成学习算法对弱预测器进行加权组合得到强预测器.结果表明：与
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目（LZ20E090001）； 国家重点研发项目（2019YFC0408800）；
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为了有效改善日供水量预测精度低、泛化能力不足的问题，以义乌市4个水厂的历史日供水数据为基础，提出基于集成学习算法改进的长短时记忆（LSTM）神经网络的供水预测方法.该方法以拉依达准则预处理后的历史日供水量作为数据输入，将具备长期时序信息记忆能力的LSTM神经网络作为集成学习的弱预测器，使用网格搜索法进行网络超参数调优，使用AdaBoost集成学习算法对弱预测器进行加权组合得到强预测器.结果表明：与随机森林、AdaBoost与LSTM神经网络相比，基于集成学习算法改进的LSTM神经网络有最高的纳什效率系数（NSE）、最低的均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE），对日供水数据的变化趋势与峰值的拟合效果最好；改进LSTM供水预测方法的时序预测精度得到极大提升，有较好的泛化能力、稳定的预测性能，能够为城市水资源合理配置、一体化智能供水调度提供重要参考.
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