Improved Water Demand Forecasting to Promote Sustainable Water Management
Notice bibliographique
Résumé
The Region of Durham in Ontario is a fast growing urban area east of Toronto and has a population of 650,000, covering an area of 2500 km2. It has a single tiered water supply system with the regional agency acting as a retailer to provide water to households, businesses, institutions and farms. In 2014 its output was 63,555 Mega Litres. The Region of Durham’s water agency faces many challenges including growing demands, ageing infrastructure, water quality concerns and rising costs operations. Forecasting water demands on a daily basis is remarkably difficult. Variables such as weather conditions, operational changes, watermain breaks, business cycles, human behaviour, economic and social factors effect water demand forecasting, but it is difficult to quantify those factors and thus difficult to make an accurate prediction. The water industry has responded to this challenge by developing sophisticated procedures for forecasting. The approaches used include Artificial Neural Networks (ANN) and time series statistical modeling, which takes into consideration all possible factors as input variables to build forecasting model. The Region of Durham has thus far relied upon ANN with mixed results. Through several years of observation, overall the ANN forecasting model can predict a relatively accurate water demand for next 24 hour period (R2 >0.7) in some pressure zones. Winter forecasting is more accurate than summer because outdoor water use is extremely variable.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».