数据挖掘技术在节水管理中的应用
为提升水资源配置效率,应用数据挖掘技术,对全国首次重点用水单位监控工作中所获得的约26万个用水数据进行了特征选择和用水模式区分.依据DB index准则,从用水特征中筛选出现状、愿景和波动3个特征.从这3个特征入手,采用k-means算法,将用水主体划分为5种用水模式,即均衡扩张型、均衡紧缩型、集中稳定型、波动收缩型和波动扩张型.结果 表明:全国大多数用水单位现状特征集中在[0.7,0.9]、愿景特征集中在[0.8,1.0]、波动特征集中在[0.1,0.5],较内地用水,东南沿海用水量在年内各月间波动较小.用水模式以波动收缩型为主,该模式涵盖多数产能过剩的高耗水行业;农业的用水模式为集中稳定型;高新技术与服务业的用水模式多为波动扩张型与均衡扩张型.结合不同的用水特征和用水模式,在法律、制度、监控等层面分别提出了管理建议,可为精准化、差异化节水管理提供参考.
节水管理、数据挖掘、用水特征、用水模式、DB index准则
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TV213.4
水利部“节水型社会建设”资助项目[2017]财第24-8号
2019-08-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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