基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测

李轩; 吴永强; 王佳伟; 杨伟超; 张天洋

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241615

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基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测

更新时间：2026-02-25

- 基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测
- Vol. 43, Issue 3, Pages: 36-39+6(2025)
- 作者机构：
  
  1. 河北建筑工程学院市政与环境工程系
  2. 河北省水质工程与水资源综合利用重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241615
  CLC： TU991.31
- Published：2025
- 稿件说明：
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李轩, 吴永强, 王佳伟, et al. 基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测[J]. 2025, 43(3): 36-39+6.
DOI：

李轩, 吴永强, 王佳伟, et al. 基于SVM-SARIMA-LSTM模型的城市用水量实时预测[J]. 2025, 43(3): 36-39+6. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241615.

摘要

为提高气象波动下城市用水量预测精度，通过季节性分解的趋势—季节性—残差程序（STL）将城市时用水量分解为趋势分量、季节性分量和残差分量3部分，使用季节性自回归移动平均模型（SARIMA）对季节性部分进行捕捉，利用支持向量机（SVM）提取趋势部分与气温、降水、风速、气压和相对湿度5个气象因素之间的关系，利用长短时记忆网络（LSTM）对波动性明显的残差部分进行关系捕捉，构建了SVM-SARIMA-LSTM用水量实时预测模型，并利用衡水市3个月时用水量数据和气象数据训练SVM-SARIMA-LSTM模型，以随后1周的实测数据作为验证集对模型预测性能进行评估。结果表明，SVM-SARIMA-LSTM模型的平均绝对百分比误差(E

MAP

)比SARIMA模型低4.502%

均方根误差(E

RMSE

)降低了39.084%

确定系数R

提高了9.965%

最大绝对误差(E

maxA

)减小了55.946%

具有较好的应用价值。所建模型通过整合关键气象因素，准确地捕捉到城市用水量的季节性趋势及非季节性波动，展现了优良的泛化性。

Abstract

关键词

Keywords

references

李元梦,李登华,丁勇.基于FFT-STL的大坝监测数据时效分量提取与分析算法[J].水电能源科学,2024(07).

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