کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
8894725 | 1629893 | 2018 | 29 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A Novel approach for predicting monthly water demand by combining singular spectrum analysis with neural networks
ترجمه فارسی عنوان
رویکرد جدید برای پیش بینی تقاضای آب ماهانه با ترکیب تجزیه و تحلیل طیف منحصر به فرد با شبکه های
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ملبورن، مدل شبکه عصبی، بهینه سازی ذرات ذرات، تجزیه و تحلیل طیف منحصر به فرد، تقاضای آب شهری، پایداری آب،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
علوم زمین و سیارات
فرآیندهای سطح زمین
چکیده انگلیسی
Valid and dependable water demand prediction is a major element of the effective and sustainable expansion of municipal water infrastructures. This study provides a novel approach to quantifying water demand through the assessment of climatic factors, using a combination of a pretreatment signal technique, a hybrid particle swarm optimisation algorithm and an artificial neural network (PSO-ANN). The Singular Spectrum Analysis (SSA) technique was adopted to decompose and reconstruct water consumption in relation to six weather variables, to create a seasonal and stochastic time series. The results revealed that SSA is a powerful technique, capable of decomposing the original time series into many independent components including trend, oscillatory behaviours and noise. In addition, the PSO-ANN algorithm was shown to be a reliable prediction model, outperforming the hybrid Backtracking Search Algorithm BSA-ANN in terms of fitness function (RMSE). The findings of this study also support the view that water demand is driven by climatological variables.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Hydrology - Volume 561, June 2018, Pages 136-145
Journal: Journal of Hydrology - Volume 561, June 2018, Pages 136-145
نویسندگان
Salah L. Zubaidi, Jayne Dooley, Rafid M. Alkhaddar, Mawada Abdellatif, Hussein Al-Bugharbee, Sandra Ortega-Martorell,