Прогнозування міського погодинного водоспоживання
Вантажиться...
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Розглянуто методи та моделі розрахунку прогнозу міського водоспоживання, запропоновано алгоритм прогнозування міського погодинного водоспоживання, заснований на разкладанні часового ряду на базову і залишкову складові та понятті однотипних днів. Представлений алгоритм був реалізований у вигляді програмного комплексу та пройшов багаторічну перевірку в реальних умовах, яка підтвердила його ефективність. Cередня процентна похибка погодинного прогнозу міського водоспоживання на одну добу не перевершує 5 %. Рассмотрены методы и модели расчета прогноза городского водопотребления, предложен алгоритм прогнозирования городского часового водопотребления, основанный на разложении временного ряда на базовую и остаточную составляющие и понятии однотипных дней. Представленный алгоритм был реализован в виде программного комплекса и прошел многолетнюю проверку в реальных условиях, кото-рая подтвердила его эффективность. Cредняя процентная ошибка часового прогноза городского водопотребления на одни сутки не превышает 5 %. The methods and models for calculating the forecast of urban water consumption are considered, an algorithm for predicting urban hourly water consumption is proposed, based on the resolution of the time series into the basic and residual components and the concept of the same type of days. The presented algorithm was implemented in the form of a software package and underwent a multi-year check in real conditions which confirmed its effectiveness. The average relative error of the hourly forecast of urban water consumption per day does not exceed 5%.
Опис
Ключові слова
водопостачання, водоспоживання, прогноз, прогнозування, часові ряди, модель, статистичний аналіз, регресія, штучна нейронна мережа, водоснабжение, водопотребление, прогноз, прогнозирование, временные ряды, модель, статистический анализ, регрессия, искуственная нейронная сеть, water supply, water consumption, forecast, forecasting, time series, model, statistical analysis, regression, neural network
Бібліографічний опис
Задачин В. М. Прогнозування міського погодинного водоспоживаня / В. М. Задачин // Системи обробки інформації. – 2018. – №2 (153). – С. 36–42.