基于LightGBM的水厂供水压力预测
来源：计算机应用与软件杂志2024年第4期北京时间：
作者：耿为民, 颜军, 张典, 马平川, 阳国华
摘要：针对城市供水管网调度问题, 提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的水厂供水压力预测模型。对压力监测点历史数据提取时间特征, 并根据特征重要性对测压点排序, 以特征权重筛选、特征权重与经验相结合两种方式选取控制点。以南方某城市供水系统为算例, 结果表明采用特征权重分析、人工经验相结合选用控制点来预测, 具有较高和稳定的预测精度。
关键词：供水系统, 压力预测, 特征权重, LightGBM
