5、气候与经济数据研究：消费价格指数与用水模式分析

气候与经济数据研究：消费价格指数与用水模式分析

1. 消费价格指数预测的未来规划

在消费价格指数（CPI）相关研究中，未来的工作正朝着多个方向推进，旨在进一步拓展研究成果。一方面，正在深入研究基于循环神经网络（RNN）和自动编码器模型的深度学习方法，以改善预测指标，并充分利用深度学习处理特征工程中非线性问题的能力。另一方面，将利用变量选择来实现具有更强泛化能力的学习方案。

2. 用水消费模式研究背景

目前，对自然资源保护的研究众多，其中水资源相关研究尤为重要，因为水是人类生存、福祉以及众多经济部门发展的关键资源。随着全球人口增长和气候变化导致极端事件频发，水资源需求显著增加，而供应却日益减少。许多国家面临着用水需求增加和水资源短缺的问题，特别是发展中国家，其供水系统效率低下，存在水资源损失和计费问题，这些问题受基础设施老化、压力过高、服务中断、计量误差、非法使用以及管理不善等因素影响。

了解用水损失的原因和影响因素是制定节水策略的关键。用水模式在时空上分布不均，受社会经济、气候、地理位置和技术等多种变量影响。哈瓦那水务公司负责为哈瓦那15个市辖区供水，但面临着大量的水资源损失，据估计年损失量达333.2立方百米。本研究旨在通过数据挖掘技术，确定影响家庭用水需求的主要气候和生物气候因素及其相对权重。

3. 过往用水消费研究成果

过往关于用水消费的研究主要在发达国家进行，使用了不同的分类方法，包括社会人口、经济、政治经济、气候、技术、城市规划和心理等因素。近年来，还出现了基于社会地位的消费层次分析方法。气候变异性在家庭用水消费中的作用日益重要，以下是一些主要研究成果：
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