An advective-dispersive transport model for residential water consumption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work applies an advective-dispersive framework to simulate utility-wide residential water consumption using the analogy of a continuum transport process. In this context, the advective-dispersive process describes how changes in real water price and seasonal weather variability influence water consumption distribution, which ultimately governs mean and total water consumption values. Water consumption response is measured using histogram data optimally fit using parametric probability density functions (PDF) that have consistent parametrization over the entire observation period. Median statistic denotes advection and prescribes location of the measurement-space PDF, while standard deviation combined with standard-score PDF denotes dispersion which provides the measurement-space PDF with scale and shape. Combining location, scale, and shape components produces a measurement-space PDF that represents the solution to advective-dispersive transport phenomena. We use a Taylor series expansion of the statistics that define the PDF along with curvilinear regression to develop constitutive relationships that define how location, scale, and shape of the PDF respond to price and weather information. This results in a fully parametrizing advective-dispersive process represented by a partial differential equation that provides a tool for anticipating the probability that households will experience water poverty or use excess amounts as price, weather, and policy considerations change through time. This approach is conducive to automation when combined with smart water metering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».