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申请/专利权人：浙江大学湖州研究院;浙江启真绿然科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于生成对抗网络的城市中长期用水量预测方法。首先利用历史用水量时序数据和对应的影响因素时序数据训练循环条件生成对抗网络RCGANs，得到输出为模拟用水量时序的生成器，然后利用该生成器模拟生成不同影响因素情况下的用水量序列，扩充原始数据集，再利用扩充后的数据集，训练下游预测模型，最后将生成器预测序列和下游模型预测序列加权组合得到最终预测结果。本发明利用生成对抗网络同时进行模型构建和数据增强，显著提高了组合模型对城市中长期用水趋势的综合预测性能。
主权项：1.一种基于生成对抗网络的城市中长期用水趋势预测方法，其特征在于，所述方法主要步骤包括：1.获取原始数据集，包括城市历史供水量数据及相应的时间标识，气象数据和社会经济指标数据；2.数据预处理，通过移动窗口法得到历史用水量时序集和对应的影响因素时序集；3.利用上述序列集，训练基于循环神经网络和外部条件信息的生成对抗网络模型RCGANs，所述模型包含生成器和判别器，其中生成器接受随机噪声序列和影响因素时序，输出模拟的中长期用水量时序；输出序列再与真实历史用水量数据一并通过判别器进行判断，直至判别器无法分辨模拟用水量序列和真实用水量序列即为模型训练完成；4.增加影响因素时序，利用训练完成的生成器产生新的模拟用水量时序，扩充原始数据集；5.利用扩充后的数据集，训练下游用水量序列预测模型；6.将生成器预测序列和下游模型预测序列加权组合得到最终预测结果。
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百度查询： 浙江大学湖州研究院 浙江启真绿然科技有限公司 一种基于生成对抗网络的城市中长期用水趋势预测方法
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