[1] Dagliga prognoser om efterfrågan på vatten är en viktig del av en kostnadseffektiv och hållbar förvaltning och optimering av vattenförsörjningssystemen i städerna. I denna studie, en metod baserad på koppling diskret wavelet transforms (WA) och artificiella neurala nätverk (ANNs) för urbana vatten efterfrågan prognoser tillämpningar föreslås och testas. Flera linjär regression (MLR), flera icke-linjär regression (MNLR), autoregressivt integrerat glidande medelvärde (ARIMA), ANN och WA-ANN modeller för urban vatten efterfrågan prognos vid ledtider på en dag för sommarmånaderna (maj till augusti) utvecklades, och deras relativa prestanda jämfördes med hjälp av koefficienten för bestämning, rotmedel kvadratfel, relativ rot medel kvadratfel, och effektivitetsindex. De viktigaste variablerna som användes för att utveckla och validera modellerna var daglig total nederbörd, daglig maximal temperatur, och daglig vattenefterfrågan data från 2001 till 2009 i staden Montreal, Kanada. WA-ANN-modellerna visade sig ge mer exakta prognoser för efterfrågan på urbant vatten än MLR-, MNLR-, ARIMA- och ANN-modellerna. Resultaten av denna studie visar att sammankopplade Wavelet-neural nätverk modeller är en potentiellt lovande ny metod för urban vattenefterfrågan prognoser som förtjänar ytterligare studie.
Adamowski m.fl. REF presenterade användningen av kopplade Wavelet-neural nätverksmodeller (WA-ANNs) för att förutsäga vattenefterfrågan i ett urbant område i Montreal, Kanada.
Comparison of multiple linear and nonlinear regression, autoregressive integrated moving average, artificial neural network, and wavelet artificial neural network methods for urban water demand forecasting in Montreal, Canada
{'venue': None, 'journal': 'Water Resources Research', 'mag_field_of_study': ['Geology']}