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。
城市时用水量预测是水资源管理和供水系统优化调度的关键环节，对于确保城市供水安全和节水策略的制定具有重要意义。本文主要探讨了基于BP神经网络的城市时用水量分时段预测模型，旨在解决现有预测模型对影响因素分析不足的问题。
文章指出当前时用水量预测模型在分析影响因素方面存在欠缺，这限制了预测的准确性。为了改善这一状况，作者通过深入研究各种影响因素（如人口密度、气温、湿度、季节变化、生活习惯等）与时用水量之间的关系，筛选出了主要的影响因子。这些因子对用水量有显著的直接影响，是构建预测模型的基础。
接着，文章提出将一天的时间段进行分类，划分为早、中、晚三个时段，分别建立分时段用水量模型。这种分时段的处理方式有助于更准确地反映不同时间段内居民和工业用水的特性，提高了预测的精细化程度。
BP（Backpropagation）神经网络是一种常用于复杂非线性问题预测的算法，因其强大的非线性映射能力和自我学习能力而被选用来构建预测模型。在模型训练过程中，BP神经网络通过不断调整权重和阈值来优化预测结果，以最小化预测值与实际值之间的误差。论文中，作者采用平均绝对百分比误差（MAPE）作为预测精度的评价指标，它能够直观地衡量预测值与实际值的相对偏差。
实例分析结果显示，所提出的BP神经网络模型预测的MAPE值均在5%以内，这意味着预测精度相当高，可以有效地满足供水系统的优化调度需求。这一成果表明，该模型不仅为城市时用水量预测提供了一种有效的方法，还为决策者提供了实时、精确的数据支持，有利于水资源的合理分配和高效利用。
总结来说，基于BP神经网络的城市时用水量分时段预测模型通过深入分析影响因素，采用分时段策略，结合BP神经网络的预测能力，实现了高精度的用水量预测。这一模型的应用有助于提升城市水资源管理的科学性和效率，对于应对水资源短缺、优化供水服务和促进可持续城市发展具有重要的实践价值。
