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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Hourly Campus Water Demand Forecasting Using a Hybrid EEMD-Elman Neural Network Model

verfasst von : Xiao Deng, Shuai Hou, Wen-zhu Li, Xin Liu

Erschienen in: Sustainable Development of Water Resources and Hydraulic Engineering in China

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Accurate and reliable water demand forecasting is important for effective and sustainable planning and use of water supply infrastructures. In this paper, a hybrid EEMD-Elman neural network model for hourly campus water demand forecast is proposed, aiming at improving the accuracy and reliability of water demand forecast. The proposed method combines the Elman neural network, EEMD method, and phase space reconstruction method providing favorable dynamic forecast characteristics and improving the forecasting accuracy and reliability. Simulation results show that the proposed model provides a better performance of hourly campus water demand forecast by using the real data of water usage of our campus.

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Literatur
5.
Zurück zum Zitat Luo, X., Jiaqi Yang, J.: Study on the imbalance of shipping demand and supply of inland water transportation of Yangtze River. ICTIS 2013: Improving Multimodal Transportation Systems-Information, Safety, and Integration, p. 2211–2221 (2013). https://doi.org/10.1061/9780784413036.297 Luo, X., Jiaqi Yang, J.: Study on the imbalance of shipping demand and supply of inland water transportation of Yangtze River. ICTIS 2013: Improving Multimodal Transportation Systems-Information, Safety, and Integration, p. 2211–2221 (2013). https://​doi.​org/​10.​1061/​9780784413036.​297
6.
Zurück zum Zitat Adamowski, J., Chan, H.-F., Prasher, S.O.: Comparison of multiple linear and nonlinear regression, autoregressive integrated moving average, artificial neural network, and wavelet artificial neural network methods for urban water demand forecasting in Montreal, Canada. Water Res. Res. 48(1) (2012). https://doi.org/10.1029/2010wr009945 Adamowski, J., Chan, H.-F., Prasher, S.O.: Comparison of multiple linear and nonlinear regression, autoregressive integrated moving average, artificial neural network, and wavelet artificial neural network methods for urban water demand forecasting in Montreal, Canada. Water Res. Res. 48(1) (2012). https://​doi.​org/​10.​1029/​2010wr009945
Metadaten
Titel
Hourly Campus Water Demand Forecasting Using a Hybrid EEMD-Elman Neural Network Model
verfasst von
Xiao Deng
Shuai Hou
Wen-zhu Li
Xin Liu
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-61630-8_7