Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument föreslås en kortsiktig vattenefterfrågans prognosmetod baserad på användningen av Markov-kedjan. Denna metod ger uppskattningar av framtida krav genom att beräkna sannolikheter för att det framtida efterfrågevärdet kommer att ligga inom fördefinierade intervall som täcker den förväntade totala variabiliteten. Mer specifikt utvecklades och presenterades två modeller baserade på homogena och icke-homogena Markovkedjor. Dessa modeller, tillsammans med två referensmodeller (baserade på artificiella neurala nätverk och naiva metoder), tillämpades på tre verkliga fallstudier i syfte att förutsäga respektive vattenbehov från 1 till 24 timmar framåt. Resultaten visar att modellen baserad på en homogen Markov-kedja ger mer exakta kortsiktiga prognoser än den som bygger på en icke-homogen Markov-kedja, som är i linje med den artificiella neurala nätverksmodellen. Båda Markovs kedjemodeller möjliggör probabilistisk information om den stokastiska efterfrågeprognosen som lätt kan erhållas.
Gagliardi m.fl. I REF föreslogs två modeller baserade på homogen Markov-kedjemodell (HMC) och icke-homogen Markov-kedjemodell (NHMC) för att prognostisera nästa dags efterfrågan på vatten per timme.
A Probabilistic Short-Term Water Demand Forecasting Model Based on the Markov Chain
{'venue': None, 'journal': 'Water', 'mag_field_of_study': ['Economics']}