[发明专利]一种酒店建筑用水量的预测方法

说明书

本发明涉及一种酒店建筑用水量的预测方法。其步骤如下：选取酒店样本，统计酒店样本的用水量、用水人数、建筑规模、建筑内水系统、建筑节水措施和其他相关信息；依据统计的数据情况，以酒店的用水量为因变量，其余统计内容为自变量，并对因变量数据进行预处理；对因变量与自变量进行相关性分析，确定影响酒店建筑用水量的因素；依据相关性分析结果，选择与因变量相关的自变量，采用稳健回归法，建立酒店建筑用水量预测模型；选取未用于建模的样本，验证酒店建筑用水量预测模型的预测能力，并确定其预测区间。本发明为公共建筑供用水系统发展提供了研究方向；帮助设计人员消除主观性和不确定性，提高了设计的科学性和合理性。

技术领域

本发明涉及酒店用水技术领域，具体涉及一种酒店建筑用水量的预测方法。

背景技术

现阶段，在各个用水领域中，建筑用水量占很大比例，在我国水资源紧缺的背景下，了解并掌握建筑用水需求是水资源高效利用和节水管理工作的重点。其中，酒店建筑是公共建筑的重要组成部分，现今酒店的功能已从住宿扩展到餐饮、娱乐和会议等，其用水结构逐渐趋于复杂化，用水量随之显著提升。但用水量是建筑给排水系统设计的核心基础，因此，计算出一个准确合理的用水量关乎整个设计的科学性。按照《建筑给水排水设计标准》GB 50015-2019的规定，建筑总用水量通过用水定额和用水单位数计算。然而，酒店用水结构复杂、用水需求多样化，采用上述计算方法存在以下问题：一是标准给出的用水定额是一个较大的范围，设计人员凭工作经验选取某一数值计算，存在明显的主观性；二是上述标准中的用水定额为根据传统酒店制定，传统酒店功能单一，已不符合现阶段公共建筑的用水需求；三是酒店人口流动频繁，实际的用水单位数与估算值存在较大差距；四是在实际使用过程中，酒店用水人群不需要承担水费，其节水意识往往较低，从而进一步增大了实际用水量与估算值的差距。上述问题将严重影响酒店后续的设计工作，如，设备选型、贮水池(箱)设计等，会存在与实际运行情况不匹配等问题。

现有技术中，Kontakosta等人基于加权稳健多元回归模型，得出建筑人数、租客比例、建筑面积、家庭收入及建筑能耗等会显著影响美国纽约市住宅建筑的用水量；Dias等人利用多元非线性回归分析，确定了显著影响巴西若因维利市住宅建筑用水量的因素有建筑人数、套房数、建筑价值、污水处理系统及用水计量方式等，并建立了用水量预测模型。

但上述建筑用水量影响因素及预测模型均集中于住宅建筑，其用水结构和影响因素与公共建筑存在实质性差异，从而无法适用于公共建筑的设计研究。

发明内容

本发明的目的在于提供一种酒店建筑用水量的预测方法，为公共建筑供用水系统发展提供研究方向，为相关管理部门制定节水方案提供理论依据；帮助设计人员消除主观性和不确定性，提高设计的科学性和合理性；还可用于评估公共建筑的节水潜力。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种酒店建筑用水量的预测方法，包括以下步骤：

S1、选取酒店样本，统计酒店样本的用水量、用水人数、建筑规模、建筑内水系统、建筑节水措施和其他相关信息；

S2、依据统计的数据情况，以酒店的用水量为因变量，其余统计内容为自变量，并对因变量数据进行预处理；

S3、对因变量与自变量进行相关性分析，确定影响酒店建筑用水量的因素；

S4、依据相关性分析结果，选择与因变量相关的自变量，采用稳健回归法，建立酒店建筑用水量预测模型；

S5、选取未用于建模的样本，验证酒店建筑用水量预测模型的预测能力，并确定其预测区间。

优选的，所述S1中，选取的酒店样本包括五星级酒店、四星级酒店、三星级酒店和三星级以下的酒店。