【摘 要】
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供水系统短期用水量预测是管网系统异常检测的基础,预测的及时性和预测结果的准确性对后续工作有重要影响。目前,能有效应用于此方面的深度学习方法仍然较少,且已有的深度学习方法大部分基于人工特征提取,具有无法充分挖掘数据的问题,无法最大限度发挥深度学习的优势。针对这些问题,文中将使用基于自动特征提取的一维卷积神经网络-门控循环单元（one-dimensional convolutional neural
【基金项目】
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上海城投科研项目:青东地区供水管网智能调度技术研究与示范应用（CTKY-ZDXM-2020-012）；
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供水系统短期用水量预测是管网系统异常检测的基础,预测的及时性和预测结果的准确性对后续工作有重要影响。目前,能有效应用于此方面的深度学习方法仍然较少,且已有的深度学习方法大部分基于人工特征提取,具有无法充分挖掘数据的问题,无法最大限度发挥深度学习的优势。针对这些问题,文中将使用基于自动特征提取的一维卷积神经网络-门控循环单元（one-dimensional convolutional neural network-gated recurrent unit,Conv1D-GRU）模型,以充分挖掘数据信息,实现准确的需水量预测。最终,模型在测试集上的最小百分比误差达到1.677%。与门控循环神经网络（gated recurrent neural network,GRUN）模型和人工神经网络（artificial neural network,ANN）型相比,Conv1D-GRU模型具有预测精度高、鲁棒性强的特点。
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本文通过对国内外大豆磷脂产品的质量指标及检验方法的对比研究,进而完善国内大豆磷脂产品的质量指标及检验方法,为其实现标准化提供基础依据。
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