【摘 要】
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随着污水处理厂的快速增多，造成了投资的低效率，为了避免这一现象的发生，科学的预测用水量对提高投资效率有着非常重要的作用。以往实际用水量数据以及非线性检验的工作中，均是以
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随着污水处理厂的快速增多，造成了投资的低效率，为了避免这一现象的发生，科学的预测用水量对提高投资效率有着非常重要的作用。以往实际用水量数据以及非线性检验的工作中，均是以时间序列为主，进行重构预测模型。根据用水量的实情，对重构模型预测的误差进行分析，其中包含随机森林、自适应样条、线性AR模型、随机梯度、人工神经网络等。最终结果说明，人工神经网络因非线性出现的误差最小，与检查结果呼应。
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