A Systematic Exploration of Uncertainty and Convergence of Inverse Transient Calibration for WDSs
Notice bibliographique
Résumé
Despite over ten years of research into ITC techniques for water distribution systems, many problems remain. One reason for these difficulties is that real water distribution systems invariably have many other uncertainties in addition to the leakage rates and friction factors that are conventionally considered as unknowns. For example, properties such as pipe diameter, wave speed, the possible presence of air, the value of the water demand at the time of the tests, and uncertain measurement accuracy, all add to the complexity and difficulty of obtaining a reliable calibration. The current paper investigates quantitatively how several of these uncertainties deteriorate system calibration, and thus the paper generally considers the necessity of a systematic calibration approach to explicitly include these additional uncertainties during the ITC process. To this end, two evolutionary optimizations, namely Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization, are compared and contrasted during the ITC iterations. The advantage of the evolutionary algorithms is that they help the search to escape from poor local optima in multifaceted and complicate problems and thus to locate a good global (or near-global) optimum. However, even these approaches can often be expected to converge poorly when the full scale of the field problem is reflected in the search space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».