摘要：针对给水优化调度的时用水量高精度短期预测难题,提出一种基于横向分时段和纵向残差修正的联合时序短期混沌预测方法.经模式识别获得关联度高的横向时序为研究样本,重构横向分时段相空间并分析典型时段流量数据的混沌特性,建立混沌预测模型,以在线最小二乘支持向量机作为混沌预测工具得出各时段用水流量;为了能动态跟踪用水突变,实时采集纵向数据序列做残差计算,进而用灰色模型进行残差预测修正以提高预测精度.依据杭州市萧山某大用户时用水量实例,对一段时间的正常用水和突变用水做连续24 h短期混沌预测,在不同方法下的时用水量预测精度作深入对比研究.仿真结果表明：该预测方法对这一类混沌时序短期预测具有良好的计算精度,能很好反映各典型用水日的特点和实时用水变化情况,预测效果明显优于其他预测方法,更易满足供水优化调度的需求.

关键词：时用水量 短期预测 最小二乘支持向量机 横向分时段 混沌特性 

单位：浙江大学电气学院 浙江抗州310027 华信邮电咨询设计研究院 浙江杭州310014