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2023年第12期
• 供排水企业运行及管理成果专栏 •
城市年用水量聚类分析
作者：李树平，王莹莹，唐之嵋，王磊新，陆纳新，姚灵，陈伟
作者单位：同济大学环境科学与工程学院；无锡市水务集团有限公司；宁波水表<集团>有限公司
引用本文：李树平, 王莹莹, 唐之嵋, 等. 城市年用水量聚类分析[J]. 净水技术, 2023, 42(12):176-182.
摘要：一年内城市用水量变化既有周期性又有变化性,为总体掌握一年内城市用水量的变化规律,利用K均值聚类算法进行分析。K均值聚类算法具有模式识别和异常值诊断功能,为获得接近全局最优结果,通常需要针对不同的分类质心初始值进行计算。考虑到类别数K值不是预先指定的,需要尝试采用不同的K值进行分析。以华东某城市的某年各日用水量作为原始数据,首先,针对小时用水量变化的上凸或下凹特性,引入加权方法修正异常值;然后,根据计算结果,分析了生成各类别用水的特点。其中,典型特征包括春节前后的用水量较低,“五一”和“十一”两个小长假用水具有相似性。分析结果对于城市用水量管理和供水运行调度具有重要参考价值。
关键词：年用水量，聚类分析，K均值方法，模式识别，异常值诊断
基金资助：无
