Sammanfattning av denna webbsida: Epidemiologibaserade modeller har visat sig ha framgångsrika anpassningar för att hantera utmaningar som kommer från olika områden inom teknik, till exempel de som rör energianvändning eller förvaltning av tillgångar. Detta dokument behandlar efterfrågan på urbant vatten, och dataanalys är baserad på en Epidemiologi verktygsuppsättning häri utvecklat. Denna kombination utgör ett nytt ramverk inom stadshydraulik. I synnerhet presenteras olika reduceringsverktyg för tidsserieanalyser baserade på en symbolisk (SAX) kodningsteknik som kan hantera enkla versioner av datamängder. Sedan, en neural-nätverk-baserad modell som använder SAX-baserad kunskapsgenerering från olika tidsserier visas för att förbättra prognos förmåga. Denna kunskap produceras genom att man identifierar områden med hög grad av likhet med ett visst målområde och delar efterfrågemönster med det senare. Förslaget har testats med databaser från ett brasilianskt vattenverk, vilket ger viktig kunskap för att förbättra vattenhanteringen och hydraulisk drift av distributionssystemet. Detta nya analysramverk visar flera fördelar när det gäller noggrannhet och prestanda hos neurala nätverksmodeller för vattenefterfrågan.
Navarrete-López m.fl. REF lade fram ett nytt ramverk som bygger på en anpassning av metoder för epidemiologidataanalys för att lösa utmaningar från vattenförvaltning.
Enhanced Water Demand Analysis via Symbolic Approximation within an Epidemiology-Based Forecasting Framework
{'venue': None, 'journal': 'Water', 'mag_field_of_study': ['Geology']}