%0 Journal Article
%A 贺波
%A 马静
%A 高赫余
%T 基于多粒度特征和XGBoost模型的城市日供水量预测
%D 2020
%R 10.11988/ckyyb.20181326
%J 新澳门游戏网站入口
院报
%P 43-49
%V 37
%N 5
%X 城市日供水量预测对供水部门具有十分重要的现实意义。为提高城市日供水量预测精度,以某市历史用水数据为基础,构建多粒度特征,并利用Pearson相关系数进行特征的筛选,基于XGBoost模型构建城市日供水量预测模型。本模型通过在训练集上进行训练和学习,在测试集上的平均绝对误差为70 571 t/d,平均相对误差为1.4%;传统的回归预测方法如随机森林法和支持向量机法,平均绝对误差分别为84 366 t/d和88 848 t/d。本模型预测精度更高,说明此模型可行、有效,具有一定的应用价值。
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20181326