Nonlinear Dynamic Modeling of Urban Water Consumption Using Chaotic Approach (Case Study: City of Kelowna)
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated urban water consumption complexity using chaos theory to improve forecasting performance to help optimize system management, reduce costs and improve reliability. The objectives of this study were to (1) investigate urban water distribution consumption complexity and its role in forecasting technique performance, (2) evaluate forecasting models by periodicity and lead time, and (3) propose a suitable forecasting technique based on operator applications and performance through various time scales. An urban consumption dataset obtained from the City of Kelowna (British Columbia, Canada) was used as a test case to forecast future consumption values using varying lead times under different temporal scales to identify models which may improve forecasting performance. Chaos theory techniques were employed to inform model optimization. This study attempted to address the paucity of studies on chaos theory applications in water consumption forecasting. This was accomplished by applying non-linear approximation, dynamic investigation, and phase space reconstruction for input variables, to improve the accuracy in various periodicity and lead time. To reconstruct the phase space, lag time was calculated using average mutual information for daily resolution as 17 days to reconstruct the phase space. The optimum embedding dimension and correlation exponent for the phase space were 18 and 3.5, respectively. Comparing the results, the non-linear local approximation model provided the best performance. The forecasting horizon for the models was 122 days. Moreover, phase space reconstruction improved the accuracy of the models for the different lead times. The findings of this study may improve forecasting performance and provide evidence to support further investigation of the chaotic behaviour of water consumption values over different time scales.
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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) | 0,001 | 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 ».