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城市需水量预测方法中的机器学习技术应用

前言

提高模型精度是优化过程中的另一重要目标。针对模型预测误差较大的问题，可以通过引入更为复杂的模型结构或使用集成学习方法（如随机森林、梯度提升树等）来增强模型的预测能力。模型的精度也可以通过增加更多的影响因子来提升，例如加入气候变化、城市发展规划等动态因素。

随着城市管理系统的复杂化，数据来源不仅仅局限于水务部门，还包括气象、交通、能源等多个领域的数据。如何高效融合不同来源的数据，打破信息孤岛，是大数据应用中亟待解决的问题。未来，基于多源数据的集成技术将成为水资源需求预测的重要研究方向。

基于大数据的水

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