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本发明提出了一种面向城市分级协同供水的多区域需水量预测方法，包括以下步骤：S1，构造HFL模型：基于水务公司整体的供水管网分布以及地理特征，采用聚类算法将整个区域下的各节点划分为L层对象：顶层为中心参数服务器CPS、中间若干层为区域参数服务器RPS、底层为客户client；S2，将水务公司的用水数据输入HFL模型进行训练，所述用水数据为时序数据：S3，将待测数据输入训练好的HFL模型，得到预测结果，所述预测结果是各个公司对某个区域的供水量预测即局部需水量，全区需水量就是局部需水量之和。本发明能充分挖掘训练数据的显性和隐性特点，利用数据的关联关系以提升模型的精度。此外，还可以在一定程度上加快模型的收敛，并降低通信瓶颈带来的影响。