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申请/专利权人：湖南涛峻科技有限公司

摘要：本申请涉及一种基于迁移学习的城市用水量预测方法、系统、设备及介质。所述方法包括：通过网格划分得到多个一级源域和一级目标域；构建不同域的管道约束并获取不同用水模式的历史用水量序列及对应的影响因素序列；确定每个一级目标域的匹配源域；针对每个匹配源域构建一个用水量预测模型，基于匹配源域的管道约束与用水量预测损失构建第一类损失函数进行模型训练；将匹配源域训练好的模型作为匹配源域对应的一级目标域的初始模型，并基于一级目标域的管道约束与用水量预测损失构建第二类损失函数进行模型训练，得到一级目标域训练好的用水量预测模型进行用水量预测。本方法能够提高用水量预测在用水模式和地域分布上的普适性。

主权项：1.一种基于迁移学习的城市用水量预测方法，其特征在于，所述方法包括：按照设定网格大小分别对源城市和目标城市进行划分，得到多个一级源域和一级目标域；采集获取各个一级源域和一级目标域的供水管网的管道流量阈值和管道节点压力阈值，并根据所述管道流量阈值和管道节点压力阈值分别构建一级源域和一级目标域的管道约束；采集获取各个一级源域和一级目标域的供水管网中设定时间段内不同用水模式的历史用水量数据和影响因素数据，并通过对数据进行预处理，得到一级源域和一级目标域中不同用水模式的历史用水量序列及对应的影响因素序列；其中，所述用水模式包括生活用水和工业用水；通过计算任意一级源域与任意一级目标域的历史用水量序列的最大均值差异，对每个一级目标域确定一个最大均值差异最小的一级源域作为匹配源域；针对每个匹配源域构建一个用水量预测模型，将匹配源域中不同用水模式的历史用水量序列及对应的影响因素序列输入用水量预测模型进行用水量预测，并基于匹配源域的管道约束与用水量预测损失构建第一类损失函数对所述用水量预测模型进行训练，得到匹配源域训练好的用水量预测模型；其中，所述用水量预测模型包括生活用水量预测模型和工业用水量预测模型；将所述匹配源域训练好的用水量预测模型作为匹配源域对应的一级目标域的初始用水量预测模型，将一级目标域中不同用水模式的历史用水量序列及对应的影响因素序列输入初始用水量预测模型进行用水量预测，并基于一级目标域的管道约束与用水量预测损失构建第二类损失函数对所述初始用水量预测模型进行训练，得到一级目标域训练好的用水量预测模型，并根据所述一级目标域训练好的用水量预测模型预测得到一级目标域目标时间内不同用水模式的用水量。

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