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基于水质与水量双重指标的供水需求量预测模型
引言
需水量预测模型的选择与算法应用是模型构建的核心。常见的预测方法包括时间序列分析、回归分析、机器学习模型等。每种方法都有其适用的场景与优势，具体选择何种方法应根据数据特性和预测目标来决定。例如，对于长期趋势预测，时间序列分析可以捕捉数据的时序性变化；而对于复杂的非线性关系，机器学习模型可能更为适用。
基于气候变化的供水需求预测模型应当综合考虑多种气候因子及水资源数据，建立具有时序特征的模型。数据来源可包括气象数据（气温、降水、湿度等）、水资源数据（河流水位、地下水位等）及历史用水量数据。在构建模型
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