基于大数据挖掘和物理机制双驱动的工业需水预测方法

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摘要

本发明涉及水利工程与计算机应用技术领域，尤其提供了一种基于大数据挖掘和物理机制双驱动的工业需水预测方法，方法包含以工业用水全周期要素为索引，对多源数据库实施时空对齐与特征锚定；建立指标间非线性语义关联网络；将非线性语义关联网络中的多维指标输入动态熵权消冗模型，剔除冗余特征并生成工业用水敏感因子集；结合核心控制链的物理关联特性，构建具备显式可解释性的工业用水本构方程；与社会经济参数预测模块进行双向嵌入，形成以物理机制方程为核心驱动力、实时数据流为动态修正器的双引擎预测架构，实现工业需水量演变的机理‑数据双驱动预测。本发明解决了传统数据驱动模型在工业场景中预测结果不可追溯的痛点。

附图

附图 1