Grafisk sammanfattning • En ny metod presenteras för utveckling av modeller för prognostisering av vattenefterfrågan • En iterativ Bayesiansk metod används för att diagnostisera och minska modellstrukturfel • Statistisk täckning av prediktionsgränserna används för att utvärdera modellens prestanda • Tung svans felmodell fångar bättre tid varierande typ av efterfrågeosäkerhet • Metoden är lämplig för användning i realtid hantering av vattenförsörjningssystem Noggranna prognoser för vattenefterfrågan krävs för realtidskontroll av vattenförsörjningssystem under normala och onormala förhållanden. En metod presenteras för att kvantifiera, diagnostisera och minska modellstrukturella och prediktiva fel för utvecklingen av kortsiktiga modeller för prognostisering av efterfrågan på vatten. Metoden (åter) betonar vikten av efterhandsprediktiva kontroller av modelleringsantaganden i modellutvecklingen och för att ta hänsyn till den inneboende efterfrågeosäkerheten kvantifierar kvantifieringen av modellens prestanda probabilt genom utvärdering av modellprediktiva fördelningars skärpa och tillförlitlighet. Metoden, när den tillämpas på prognostiserad efterfrågan på tre District Meter Areas i Storbritannien, avslöjade olämpligheten av förenklade Gaussiska återstående antaganden i efterfrågeprognoser. En iterativt reviderad, parsimonisk modell med hjälp av en formell Bayesian sannolikhetsfunktion som står för kurtos och heteroscedasticitet i resterna ledde till skarpare men tillförlitliga prediktiva fördelningar som bättre kvantifierade tiden varierande typ av efterfrågan osäkerhet över dagen i vattenförsörjningssystem.
Hutton och Kapelan REF var oroade över de osäkerheter som påverkade resultaten av prognoserna om vattenefterfrågan och föreslog en iterativ metod baserad på probabilistiska metoder som försökte minska effekten av sådana osäkerheter under utvecklingen av modeller för prognoser för vattenefterfrågan per timme.
A probabilistic methodology for quantifying, diagnosing and reducing model structural and predictive errors in short term water demand forecasting
{'venue': 'Environ. Model. Softw.', 'journal': 'Environ. Model. Softw.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}