Med tanke på den ökande trenden i vattenbristen, som hotar ett antal regioner över hela världen, har myndigheter och vattendistributionssystem (WDS) letat efter exakta metoder för att uppskatta vattenbehovet. Medan utredare har föreslagit stokastiska och deterministiska tekniker för att modellera vattenkrav i urbana WDS, prestanda för mjuka datortekniker [t.ex., Genetisk expression programmering (GEP)] och maskininlärningsmetoder [t.ex., Stöd Vector Machines (SVM)] i denna strävan återstår att utvärderas. I denna studie föreslogs en ny logik och en ny teknik för att förutse efterfrågan på vatten. Fasen rymdrekonstruktion användes för att mata bestämningsfaktorerna för vattenefterfrågan med lämpliga fördröjningstider, följt av utveckling av GEP- och SVM-modeller. Den relativa noggrannheten hos de tre bästa modellerna utvärderades på grundval av prestandaindex: bestämningskoefficient (R 2 ), medelvärde av absolut fel (MAE), rotmedelvärde kvadrat av fel (RMSE) och Nash-Sutcliff koefficient (E). Resultaten visade att GEP-modellerna var mycket känsliga för dataklassificering, genetiska operatörer och optimal fördröjningstid. SVM-modellen som implementerade en polynomkärnfunktion överträffade något GEP-modellerna. Denna studie visade hur fas rymdrekonstruktion skulle kunna förbättra vattenefterfrågan prognoser med hjälp av mjuka datorteknik.
Ett nytt tillvägagångssätt som bygger på programmering av genetiska uttryck (med återuppbyggnad i fasrymden) infördes i REF.
Intelligent Soft Computing Models in Water Demand Forecasting
{'venue': 'Water Stress in Plants', 'journal': 'Water Stress in Plants', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}