I detta dokument presenteras en metod för att förutsäga kortsiktiga vattenbehov antingen offline eller 5 online genom att kombinera SARIMA (säsongell autoregressiv integrerad glidande medelvärde) modeller 6 med dataassimilering. I offlineläge omvärderar metoden ofta modellerna med hjälp av 7 de senaste historiska uppgifterna. I onlineläge tillämpar metoden ett Kalmanfilter för optimal 8 och uppdaterar effektivt modellerna med hjälp av ett realtidsflöde av data. Skräddarsyprocessen består av 9 av att identifiera, uppskatta och validera modellerna, tillsammans med att undersöka hur längden av 10 efterfrågehistorik som används vid montering kan förbättra prognosen prestanda. Vi får en svit av modeller 11 tillräcklig för 15-min, timme och dagligen krav med dagliga och veckovisa periodiciteter. Vi 12 analyserar modellens utdata över tidsupplösningar, periodiciteter och prognoslägen. Vi finner att de normaliserade prognosavvikelserna sträcker sig från, ungefär 4,2 till 1,3 % i 14 korrespondens till en minskning av temporal granularitet. Modeller av veckovis-säsongstyp är 15 fann att effektivare ta bort autokorrelationer med avseende på modeller av den dagliga-16 säsongstyp. När det gäller prognosläge, online-implementeringen visas till 17 producera en högre prestanda speciellt för modeller med högre tidsupplösning. Slutligen,
Arandia m.fl. I REF föreslogs en metod för att förutsäga 15 min, timlig och daglig efterfrågan på vatten antingen offline (med hjälp av historiska data) eller online (med hjälp av data i realtid).
Tailoring Seasonal Time Series Models to Forecast Short-Term Water Demand
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Water Resources Planning and Management', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}