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Hybrid regression model for near real-time urban water demand forecasting

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Hybrid regression model for near real-time urban water demand forecasting

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Brentan, BM.; Luvizotto, E.; Herrera Fernández, AM.; Izquierdo Sebastián, J.; Pérez García, R. (2017). Hybrid regression model for near real-time urban water demand forecasting. Journal of Computational and Applied Mathematics. 309:532-541. doi:10.1016/j.cam.2016.02.009

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/105819

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Metadatos del ítem

Título: Hybrid regression model for near real-time urban water demand forecasting
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Matemática Multidisciplinar - Institut Universitari de Matemàtica Multidisciplinària
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Hidráulica y Medio Ambiente - Departament d'Enginyeria Hidràulica i Medi Ambient
Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The most important factor in planning and operating water distribution systems is satisfying consumer demand. This means continuously providing users with quality water in adequate volumes at reasonable pressure, thus ...[+]
Palabras clave: Demand forecasting , Water supply , Fourier series , Support vector regression , Near real-time algorithms
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Fuente:
Journal of Computational and Applied Mathematics. (issn: 0377-0427 )
DOI: 10.1016/j.cam.2016.02.009
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://doi.org/10.1016/j.cam.2016.02.009
Título del congreso: Mathematical Modelling in Engineering & Human Behaviour 2015. 17th Edition of the Mathematical Modelling Conference Series at the Institute for Multidisciplinary Mathematics
Lugar del congreso: Valencia, Spain
Fecha congreso: Septiembre 09-11,2015
Agradecimientos:
This work has been partially supported by CAPES Foundation of Brazil’s Ministry of Education. The data were provided by SABESP, São Paulo state water management company.
Tipo: Artículo Comunicación en congreso

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