佃松宜，厉潇滢，杨 丹，芮胜阳，郭 斌*

(1.四川大学电气工程学院，四川成都 610065；2.成都兴蓉市政设施管理有限公司，四川成都 610065)

2019年，住房和城乡建设部、生态环境部和发展改革委联合发布了《城镇污水处理提质增效三年行动方案》（2019—2021）[1-2]，方案明确要求进水生化需氧量（BOD）浓度低于100mg/L的污水处理厂应开展系统化整治工作。城市污水管网的降雨入流及地下水入渗问题是污水处理厂进水浓度偏低的重要原因[3]。在实际生活中，旱天外来水入流、入渗水量受管网服务区域排水规律、管道结构条件等复杂因素影响[4]。因此，快速精准地预测地下水水位对预测污水浓度、准确计算旱天污水管网地下水入渗量[5]、辅助管网病害治理与维护具有重要意义。

城市地下水水位除受到降水入流、旱时入渗等因素影响，还受到其所在区域地质层及所铺设管网分布特征制约，导致其水位动态变化，呈现出复杂的非线性、趋势性、季节性、滞后性及随机性等特征[6]，导致其数据的不规律和杂乱性远超其他普通的时间序列数据，其预测面临着独特的挑战和严峻性。在实际水文测量结果中，易出现数据缺失、异常值、非平稳等质量问题[7]；除此之外，水位数据的时空相关性和周期性规律差，难以捕捉，即特征和地下水位间的关联难以被模型挖掘。这系列问题为城市区域级地下水水位预测带来了重大挑战。

目前常用的地下水水位预测方法可大致分为以下3种：基于物理模型的方法[8]、基于时间序列分析的方法[9]和数据驱动的预测方法[10]。……