张 峰，宋晓娜，薛惠锋，王海宁

（1.山东理工大学 管理学院，山东 淄博 255012；2.中国航天系统科学与工程研究院，北京 100048；3.泰山学院 商学院，山东 泰安 271000）

0 引言

水资源消耗预测是根据水资源消耗量、社会、经济等相关历史时序数据，挖掘水资源消耗动态演化规律及其影响要素之间的作用机理，并构建水资源消耗预测模型，辨识水资源消耗程度未来变动趋势。因此如何实现高精度的水资源消耗预测对于保障水资源综合规划、水资源管理等政策制定的科学性与合理性至关重要。而要达到上述目标，需以完整、高质量的历史时序数据为基础，但是限于现有监测指标与统计手段等因素的约束，其历史数据收集中难免存在数据异常、缺失等状况。其中，数据的异常可主要分为实际突变异常和待修正异常2类，前者是指标数据由于实际消耗等而产生的实际改变，检测与统计过程中需对其进行保留，而后者主要是在人为操作、设备使用、统计口径差异等因素影响而导致数据出现“存在而不正常”现象；缺失数据则是监测设备的损坏、数据资料的遗失等造成的“数据空白”[1]。对于待修正异常与缺失数据均需要采取有效的检测与填补方法进行完善，以支撑水资源消耗预测建模的要求。考虑由于水资源的自然与社会经济双重属性而导致影响水资源消耗的因素具有复杂多样性与不确定性，本文在现有研究成果的基础上，应用偏最小二乘（Partial least squares，PLS）与最小残差回……