Vattenförbrukningens stokastiska natur under dag och vecka varierar. För att ständigt förse konsumenterna med vatten med lämplig kvalitet, kvantitet och tryck krävs därför exakta och lämpliga prognoser för vattenefterfrågan på kort sikt. Mot bakgrund av detta presenteras en översikt över prognosmetoder för STWD-prognoser. Utifrån detta studeras en jämförande bedömning av prestandan hos alternativa prognosmodeller från de olika metoderna. Tidsseriemodeller (dvs. autoregressiva (AR), glidande medelvärde (MA), autoregressivt glidande medelvärde (ARMA) och ARMA med exogen variabel (ARMAX) som infördes av Box och Jenkins (1970), feed-forward back-propagation neural network (FFBP-NN) och hybridmodell (dvs. kombinerade prognoser från ARMA och FFBP-NN) jämförs med varandra för en gemensam uppsättning data. Akaike informationskriterium (AIC), som ursprungligen föreslogs av Akaike (1974) används för att uppskatta kvaliteten på varje kortsiktig prognosmodell. Dessutom är Nash-Sutcliffe (NS) modelleffektivitetskoefficient som föreslagits av Nash-Sutcliffe (1970), rotmedel kvadratfel (RMSE) och medelvärde absolut procentfel (MAPE) de prognostiserade statistiska termer som används för att bedöma modellernas prediktiva prestanda. När det slutligen gäller valet av en korrekt och lämplig prognosmodell för STWD ger detta dokument rekommendationer och framtida arbete på grundval av de prognoser som genereras av var och en av de prediktiva modeller som beaktas.
Arbetet i REF jämförde prestanda för olika modeller för vattenefterfrågan förutsägelse, nämligen tidsserie modeller, en feed-forward back-propagation neurala nätverk, och en hybrid modell.
Overview, Comparative Assessment and Recommendations of Forecasting Models for Short-Term Water Demand Prediction
{'venue': None, 'journal': 'Water', 'mag_field_of_study': ['Geology']}