کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6962098 1452248 2018 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Forecasting urban household water demand with statistical and machine learning methods using large space-time data: A Comparative study
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی تقاضای آب شهری با استفاده از روش آماری و یادگیری ماشین با استفاده از داده های فضایی بزرگ: یک مطالعه تطبیقی
کلمات کلیدی
مدل سازی پیش بینی کننده مدلسازی فضایی، سری زمانی، روش های درختی، عدم قطعیت اندازه گیری، استفاده از آب شهری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر نرم افزار
چکیده انگلیسی
Forecasts of water use are crucial to efficiently manage water utilities to meet growing demand in urban areas. Improved household-level forecasts may be useful to water managers in order to accurately identify, and potentially target for management and conservation, low-efficiency homes and relative high-demand customers. Advanced machine learning (ML) techniques are available for feature-based predictions, but many of these methods ignore multiscale spatiotemporal associations that may improve prediction accuracy. We use a large dataset collected by Tampa Bay Water, a regional water wholesaler in southwest Florida, to evaluate an array of spatiotemporal statistical models and ML algorithms using out-of-sample prediction accuracy and uncertainty quantification to find the best tools for forecasting household-level monthly water demand. Time series models appear to provide the best short-term forecasts, indicating that the temporal dynamics of water use are more important for prediction than any exogenous features.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Environmental Modelling & Software - Volume 102, April 2018, Pages 29-38
نویسندگان
, , , , , , ,