Notice: Undefined index: linkPowrot in C:\wwwroot\wwwroot\publikacje\publikacje.php on line 1275
Publikacje
Pomoc (F2)
[49210] Artykuł:

Soft Computing Approaches for Urban Water Demand Forecasting

Czasopismo: Intelligent Decision Technologies   Tom: 57, Strony: 357-367
ISSN:  2190-3018
ISBN:  978-3-319-39627-9
Wydawca:  SPRINGER INT PUBLISHING AG, GEWERBESTRASSE 11, CHAM, CH-6330, SWITZERLAND
Opublikowano: 2016
Seria wydawnicza:  Smart Innovation Systems and Technologies
Liczba arkuszy wydawniczych:  0.60
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Procent
udziału
Liczba
punktów
Konstantinos Kokkinos20.00  
Elpiniki I. Papageorgiou20.00  
Katarzyna Poczęta orcid logoWEAiIKatedra Systemów Informatycznych *2015.00  
Lefteris Papadopoulos20.00  
Chrysi Laspidou20.00  

Grupa MNiSW:  Materiały z konferencji międzynarodowej (zarejestrowane w Web of Science)
Punkty MNiSW: 15
Klasyfikacja Web of Science: Proceedings Paper


Pełny tekstPełny tekst     DOI LogoDOI     Web of Science Logo Web of Science    
Keywords:

Fuzzy Cognitive Maps  Neuro-Fuzzy  Water management  Forecasting  Prediction  Decision support 



Abstract:

This paper presents an integrated framework for water resources management at urban level which consists of a Neuro-Fuzzy and Fuzzy Cognitive Map-based, (FCM) decision support system (DSS) based on multiple objectives and multiple disciplines for planning and forecasting. The proposed DSS has as primary goals to: (a) adaptively control the water pressure of the water distribution system by forecasting the water demand at the urban level and (b) to reduce leakage of the water network by controlling the water pressure. The system follows a model-driven architecture with the inclusion of the FCM-based models and a spatio-temporal model for arranging all data. The validation of the proposed learning algorithms is made for two case studies that comprise different water supply characteristics and correspond to different locations in Europe.