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J-GLOBAL ID：201902271774540686   整理番号：19A0492948

灰色予測モデルを用いた中国重慶市における水需要の予測と都市水消費の持続可能な開発のための提言【JST・京大機械翻訳】

Forecasting the Water Demand in Chongqing, China Using a Grey Prediction Model and Recommendations for the Sustainable Development of Urban Water Consumption

著者 (3件)： Wu Hua’an (College of Rongzhi, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 401320, China) ,  Zeng Bo (College of Rongzhi, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 401320, China) ,  Zhou Meng (Chongqing Key Laboratory of Electronic Commerce & Supply Chain System, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China)
資料名： International Journal of Environmental Research and Public Health (Web)  (International Journal of Environmental Research and Public Health (Web))
巻： 14  号： 11  ページ： 1386  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7208A  ISSN： 1660-4601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水需要予測における高精度は,都市水資源の合理的配分のための重要な基礎であり,持続可能な都市開発のための基礎を形成した。中国南西部における最も若い中央自治体である重慶における水資源の不足は,人口増加と急速な経済発展によって著しく増加した。本論文では,新しい灰色水予測モデル(GWFM)を水消費のデータ特性に基づいて構築した。GWFMモデルのパラメータ推定と誤差検査法を研究した。次に,GWFMモデルは,2009年から2015年まで重慶の水需要をシミュレーションして,2016年にそれを予測するために使用した。GWFMモデルのシミュレーションと予測誤差をチェックし,結果は,短いための一変数と一次方程式GM(1,1)を有する古典的Greyモデルのものより,GWFMモデルがより良いシミュレーションと予測精度を示すことを示した。最後に,2017年から2022年までの重慶における水需要を予測して,いくつかの対応する制御対策と勧告を実行可能な水供給を確実にして,重慶経済の持続可能な開発を促進するために予測結果に基づいて提供した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 水資源 ,  需要予測 ,  *水需要 ,  予測誤差 ,  パラメータ推定 ,  *持続可能な開発 ,  *予測モデル ,  一次方程式 ,  シミュレーション ,  *予測 ,  経済開発 ,  *都市 ,  給水
準シソーラス用語： 人口増加 ,  *持続可能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 水需要 ,  グレー水予測モデル(GWFM) ,  シミュレーションと予測 ,  重慶経済

分類 (4件)： 水利用,その他  (RC11030Q) ,  環境問題  (SA01020V) ,  水源,取水,送水,配水,給水  (SC02020I) ,  水資源  (RC11020F)

引用文献 (30件)：

• Ghalehkondabi, I.; Anjmand, E.; Young, W.A.; Weckman, G.R. Water demand forecasting review of soft computing methods. Environ. Monit. Assess. 2017, 189, 313.
• Ghinassi, M.; Fa’al, F.; Abrishamchi, A. Large metropolitan water demand forecasting using DAN2, FTDNN, and KNN models: Acase study of the city of Tehran, Iran. Urban Water J. 2017, 14, 655-659.
• Rangel, H.R.; Puig, V.; Farias, R.L.; Flores, J.J. Short-term demand forecast using a bank of neural models trained using genetic alogorithms for the optimal management of drinking water networks. J. Hydroinform. 2017, 19, 1-16.
• Yu, L.; Tan, S.K.; Chua, L.H.C. Online Ensemble Modeling for Real Time Waster Level Forecasts. Water Resource Manag. 2017, 31, 1105-1119.
• Mitrica, B.; Bogardi, I.; Mitrica, E.; Mocanu, I.; Minciuna, M. A forecast of public water scarcity on Leu-Rotunda Plain, Romania, for the end of the 21st century, Norsk Geografisk Tidsskrift-Norwegian. J. Geogr. 2017, 71, 12-29.

タイトルに関連する用語 (11件)： 灰色 ,  予測モデル ,  中国 ,  重慶市 ,  水需要 ,  予測 ,  都市 ,  水 ,  消費 ,  持続可能な開発 ,  提言