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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Daily water demand forecasts are an important component of cost‐effective and sustainable management and optimization of urban water supply systems. In this study, a method based on coupling discrete wavelet transforms (WA) and artificial neural networks (ANNs) for urban water demand forecasting applications is proposed and tested. Multiple linear regression (MLR), multiple nonlinear regression (MNLR), autoregressive integrated moving average (ARIMA), ANN and WA‐ANN models for urban water demand forecasting at lead times of one day for the summer months (May to August) were developed, and their relative performance was compared using the coefficient of determination, root mean square error, relative root mean square error, and efficiency index. The key variables used to develop and validate the models were daily total precipitation, daily maximum temperature, and daily water demand data from 2001 to 2009 in the city of Montreal, Canada. The WA‐ANN models were found to provide more accurate urban water demand forecasts than the MLR, MNLR, ARIMA, and ANN models. The results of this study indicate that coupled wavelet‐neural network models are a potentially promising new method of urban water demand forecasting that merit further study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle