构建了一个基于BP神经网络的城市分时段用水量预测模型

针对目前时用水量预测模型中对时用水量影响因素分析研究较少的问题,通过分析各种时用水量影响因素与时用水量之间的相关性,筛选出时用水量的主要影响因子;通过分类将1 d划分为3个时段,建立分时段用水量模型。采用BP神经网络预测,精度指标采用平均绝对百分比误差（MAPE）表示。实例分析结果表明：模型预测MAPE均在5%以内,预测精度较高,满足供水系统优化调度的要求,为城市时用水量预测提供一种简单可行的思路和方法。